Критерии оценки эффективности научных исследований. Эффективность научных исследований. Лекции по дисциплине

В соответствии с «Типовой методикой оценки результативности деятельности научных организаций» основными критериями оценки эффективности исследований являются следующие показатели: соответствие уровню лучших мировых аналогов, публикационная активность, наличие объектов интеллектуальной собственности и их правовая защищенность, уровень коммерциализации разработок.

Экономическая эффективность научно–исследовательских работ определяется отношением фактического годового экономического эффекта от внедрения результатов научно–исследовательских и опытно–конструкторских работ к затратам на его получение. Величина экономической эффективности научно–исследовательской работы на расчетный год определяется по разности приведенных затрат базового и нового вариантов с учетом объемов и сроков внедрения работы в производство по общеизвестным формулам приведенных затрат.

Наиболее сложна оценка экономической эффективности научно–исследовательских работ, связанных с текущей практикой через ряд звеньев, результаты которых не находят немедленного и непосредственного применения в производстве. К числу таких научно–исследовательских работ относится открытие новых явлений и принципов, имеющих важное перспективное значение для практики. Эти работы могут обеспечить качественные сдвиги в производстве, огромные по масштабу, но лишь в более или менее отдаленном будущем. Они не имеют столь ясной практической перспективы, как повседневные, текущие научно–исследователь–ские работы, преследующие определенную практическую цель.

Разработка и применение методов оценки экономической эффективности научно–исследовательских и опытно–конструкторских работ представляет собой один из важнейших рычагов ускорения научно–технического прогресса, концентрации научного потенциала на наиболее важных направлениях развития народного хозяйства и распылением материальных, финансовых и кадровых ресурсов.

Экономическая эффективность научных исследований определяется на разных этапах:

– при планировании научно–исследовательской работы, когда подсчитывается предполагаемый экономический эффект, по величине которого можно судить о целесообразности научно–исследовательской работы (расчетная эффективность);

– после окончания научно–исследовательской работы, с учетом результатов исследования и внедрения опытного образца расчеты ожидаемого экономического эффекта уточняются;

– после внедрения результатов исследования в производство. Здесь подсчитывается фактический экономический эффект, который подтверждается предприятиями, использующими результаты научно–исследовательской работы.

Расчеты экономической эффективности проводятся по тем научно–исследовательским работам, которые имеют целью создание новых технологических процессов, машин и материалов, повышение уровня организации хозяйства и по тем исследованиям в области естественных наук, которые могут быть использованы для совершенствования материального производства.

В качестве базы для сравнения (эталона) принимаются: на стадии разработки – высший уровень техники, внедренной, запроектированной или находящейся в стадии завершенного научного исследования в стране и за рубежом; при внедрении – технический уровень, который будет, достигнут к моменту внедрения данной научно–исследовательской работы в производстве.

Эффект научных исследований и разработок проявляется только в результате их взаимодействия с другими факторами экономического роста – капитальными вложениями, рабочей силой, образованием, организацией информационных служб и сетей и т. п. И прежде, чем потенциальный эффект научных исследовании и разработок станет практикой в производстве, должна быть осуществлена целая цепь затрат и мероприятий.

Эффективность внедрения научной продукции является одним из основных показателей целесообразности практического применения полученных результатов НИР в т.ч. и на коммерческой основе, а также необходимости и уровня ее тиражирования.

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 сектора науки.

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.

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 показателям с 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.

Управление общественными системами, в том числе и наукой, осуществляется с помощью механизма принятия решений. Решения принимаются на основе оценки (измерения) различных параметров системы и, прежде всего, эффективности ее функционирования. Эффективность – обобщенная мера качества систем и процессов. В зависимости от частных целей оценивания используются различные алгоритмы вычисления эффективности: результатно-целевой (сравнение результата с целью, планом, нормативом), результатно-затратный (соизмерение результата с затратами на его получение), результатно-результатный (соизмерение результатов между собой при условии тождества или сходства затрат) и другие.

Обоснованный выбор критериев эффективности научно-исследовательской деятельности возможен лишь на основе представления о науке как о целеустремленной системе, находящейся в тесной связи с другими подсистемами реального мира и обладающей собственной иерархией целей, входом, выходом и процессом. Главная цель науки – производство нового научного знания и внедрение его в науку и в практику. Индикаторами достижения главной цели выступают результаты труда ученых. Непосредственный продукт научной деятельности имеет информационную сущность.

Многие философы рассматривают познание как отражение человеком материального мира. Отражение – всеобщее свойство материи, а информация – аспект отражения, отраженное разнообразие объектов материального мира, их связей и отношений.

Прогресс в природе идет путем накопления (генерирования) информации развивающимися системами и наоборот – регрессивные, энтропийные процессы характеризуются потерей информации. В масштабах Вселенной эти тенденции в движении материи носят автоколебательный характер.

В процессе развития в самоуправляемых системах образуются подсистемы, специализирующиеся на накоплении, хранении и использовании информации. Например, необходимая для самовоспроизведения живых организмов информация кодируется в молекулах ДНК. Самое совершенное информационное устройство естественного происхождения – мозг, а высшая форма отражения – сознание. На уровне сознания материя приобрела способность к двойному отражению, отражению самого процесса отражения. Этот качественный скачок в развитии обусловил возможность активного управления процессом познания, возможность осуществления целенаправленного познания и эффективного использования в исторической практике объективных законов материального мира.

Познавательная деятельность человеческого социума направлена на извлечение связанной информации из объектов материального мира и перевод (перекодирование) ее в свободную, идеальную. В идеальной форме информация, добытая одним индивидом, становится общедоступной, пригодной для распространения во времени и в пространстве, для всеобщего использования.

Для самоуправляемых систем важно накапливать не любую информацию, а лишь полезную, т.е. способствующую их более эффективному функционированию и развитию. Наибольшую ценность представляет та информация, которая способствует генерированию новой. С этих позиций науку можно рассматривать как специализированную подсистему в составе самой высокоразвитой системы на Земле – человеческого общества, генерирующую самую высокоценную информацию – научное знание.

Процесс производства научного знания состоит из двух основных операций: извлечения новой, дотоле неизвестной информации из объекта исследования и теоретической (логической) ее переработки. От результатов этих операций зависит ценность получаемого знания. Вклад добытого знания в общечеловеческий фонд науки тем значительнее, чем больше оно отличается от уже известного (новизна) и чем выше его теоретический уровень (информационная емкость).

Нами построена порядковая шкала из пяти классов научной информации, превосходящих друг друга по теоретическому уровню – от описания отдельных фактов (вещей, свойств и отношений) до разработки теории. Вторая шкала охватывает пять степеней новизны научных результатов – от необходимого подтверждения известных фактов и представлений до получения принципиально нового знания. С помощью этих двух шкал авторы и эксперты могут оперативно оценивать научно-информационную ценность научного продукта. Научно-информационный критерий – единственный универсальный критерий эффективности науки, ибо он отражает то существенное, что присуще каждому действительно научному результату, независимо от того, получен ли он в сфере фундаментальных или прикладных исследований, найдет ли он практическое применение или только пополнит сокровищницу человеческих знаний.

Каждый первичный результат научного исследования – научное знание- будучи освоенным другими подсистемами человеческого общества, как правило, вызывает цепную реакцию вторичных эффектов, описываемых на специфических языках этих подсистем. Посистемное распределение эффектов служит естественным основанием для построения классификации критериев эффективности науки. К примеру, в реестр критериев вторичной эффективности (критериев полезности) научно-медицинских достижений должны быть включены следующие:

• инженерно-технический (показатели существенных отличий способа, устройства, вещества, показатели достигнутого технического или технологического эффекта, сложности решенной задачи и другие);
• медико-биологический (характеристики воздействия новшества на организм человека, на экспериментальных животных, на возбудителей заболеваний);
• социально-медицинский (показатели заболеваемости, смертности, нетрудоспособности и другие);
• оборонный (например, показатель возвращения в строй раненых);
• социально-экономический (показатели экономии ресурсов, предотвращения ущерба производству за счет, по выражению К. Маркса, «ремонта рабочей силы»);
• экологический и другие критерии.

Если результаты научных исследований оказывают воздействие на материальное производство через средства и предметы труда, то образующийся экономический эффект исчисляют в стоимостных категориях как прибыль отдельного предприятия, прирост чистой продукции в отрасли или национального дохода – в масштабах страны. В зависимости от вида социальных последствий применения научных достижений возможны различные подходы к их оценке. В одних случаях они поддаются прямому измерению (в натуральных или статистических единицах), в других – косвенному (например, по величине получаемого экономического эффекта). Чем значительнее социальное достижение и чем больший спектр явлений общественной жизни оно захватывает, тем сложнее дать ему интегральную оценку в количественной форме. Ведь для этого пришлось бы суммировать множество эффектов, одни из которых имеют лишь качественные характеристики, другие измеряются в несопоставимых системах единиц. Реальный путь преодоления указанных трудностей – разработка шкал предпочтений, охватывающих всю совокупность важнейших индикаторов общественного благосостояния.

В ценностной иерархии критериев вторичной эффективности науки высшую ступень должна занимать социальная эффективность, поскольку главная цель общественного производства – удовлетворение материальных и духовных потребностей людей.

История науки свидетельствует, что прикладная полезность научного продукта тесно сопряжена с его научно-информационной ценностью: принципиально новые изобретения и теоретические достижения ведут к революционным преобразованиям в общественно-исторической практике, а инновации частного характера – лишь к реформам. Искажение шкалы предпочтений в практике управления наукой может приводить к нежелательным диспропорциям и перекосам в распределении ресурсов на научные исследования, к замедлению темпов научно-технического прогресса и роста благосостояния народа.

V.S.LIBENSON. THE CRITERIA OF EFFECIENCY IN SCIENCE.

8 INTERNATIONAL CONGRESS OF LOGIC, METHODOLOGY AND PHILOSOPHY OF SCIENCE.

MOSCOW,1987, ABSTRACTS, VOL.4, PART 1, SECTION 6, P.360-363.

Вместе с тем, несмотря на критику, и сегодня ни одна научная дискуссия не обходится без участия Маркса вне зависимости от того, спорят с ним или соглашаются с его аргументами.

ВОПРОС 10. Особенности труда в торговле. Производительность и эффективность труда работников

ГЛАВА 1. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЭТИКА И ПРАКТИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ КАК ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ..........................................................

Научная эффективность исследования определяется приростом знаний в определенной области, имевшем место в результате исследования.

Она может находить выражение в числе полученных в результате исследования патентов, авторских свидетельств, публикаций, рейтингах цитирования и др.

Для характеристики прикладных исследований чаще применимо понятие практической эффективности исследования.

Научная эффективность исследования превращается в практическую в процессе внедрения научных знаний, полученных при исследованиях. Внедрение результатов исследования - важный элемент развития общества, организационно-производственной системы.

В рыночной экономике основным двигателем прикладных исследований (а именно к таким относится большинство проблем исследования экономических систем) является практическая проблема и необходимость ее решения на уровне, обеспечивающем конкурентоспособность.

Эффективное исследование - это исследование, достигающее поставленные цели за определенное время при том, что расход ресурсов, риски не превышают плановые объемы.

В более широком смысле эффективность исследования - это одна из его характеристик, которая показывает как соотносятся затраты усилий (или ресурсов) на его проведение и результат (или степень достижения цели).

Эффективность исследования зависит от факторов исследовательского потенциала.

Исследовательский потенциал отражает возможности использования ресурсов и степень достижения поставленной цели.

Факторы исследовательского потенциала представлены тремя группами:

1) методология;

2) ресурсы;

3) организационные возможности.

Методологическая готовность исследовательского потенциала про­является в наличии цели и миссии исследования, наличия концепций развития фирмы, опыта исследований и возможностей использования необходимых методов исследования, соответствующих технических средств.

Фактор ресурсов заключается в наличии необходимых ресурсов персонала, экономических, материально-технических, информационных, ресурсов времени.

Исследовательский потенциал управления включает в себя орга­низационные возможности его проведения. Они проявляются в наличии организационной культуры и типа организации, интеллектуальном потенциале исследователей систем управления.

Эффективность исследования зависит от принципов его построения и осуществления:

1) Принцип объективности . Согласно этому принципу, в любом исследовании необходимо искать объективные факторы, связи, зависимости. Это определяет успех исследования. Но использование данного принципа вовсе не означает, что надо исключить все субъективное. Многое в исследовании определяется интуицией, ее необъяснимым влиянием на поведение человека, на поиск истины. Принцип объективности это принцип соизмерения, сопоставления факторов с объективной реальностью, это возвращение к объективному, в конечном результате размышлений, анализа идей, мыслей, позиций.

2)Принцип системности - это принцип поиска и определения связей, целостности, сопоставления свойств, нахождения границ внутренней и внешней среды. Этот принцип позволяет концентрировать исследования на главном, оценивать связи, разграничивать их на внешние и внутренние, понимать свойство, как проявление целого в одном случае и как проявление отдельного - в другом.

3)Принцип последовательности требует проведения исследования по определенной, заранее разработанной технологии. В использовании этого принципа большое значение имеет ответ на вопрос: с чего начать и как двигаться к результату?

4)Принцип целеустремленности означает, что любое исследование должно иметь вполне определенную цель. Исследование - это не только разрешение возникшей проблемы, но и определение, к какой цели может вести это разрешение, в какой мере оно способствует достижению цели. Цель определяет выбор решений и последовательность их разработки, цель интегрирует деятельность в самых сложных ее вариантах: многоаспектность, совместное исследование, разветвленность исследования, сложность проблемы и т.д.

5)Принцип свободы мышления определяет необходимость снятия ограничений в полете мысли, фантазии, воображения, идей. Принцип управления мышлением предполагает, что мышление, как и всякий процесс, должно быть не спорадическим. Он ведет к эффективности исследования. Это может быть управление процессом индивидуального мышления или процессом групповой мыслительной деятельности. Как и всякая деятельность, исследование строится на использование определенных ресурсов, величина и структура которых в значительной мере определяют его эффективность. Ресурсы нельзя использовать бездумно, но и стремясь получить необходимый результат, нельзя бездумно ограничивать исследования в необходимых ресурсах, отсюда возникает важный принцип гибкой экономии ресурсов. В некоторых исследованиях заранее очень трудно предусмотреть и рассчитать достаточно точно, сколько ресурсов понадобится для достижения необходимого результата. Поэтому расчет ресурсов надо делать с запасом, понимая, что и результат исследования не всегда достаточно предсказуем, иногда он может быть значительнее ожидаемого. Тогда и при перерасходовании ресурсов эффективность исследования будет все равно высокой.

6)Принцип качественной и количественной определенности исследования заключается в том, что, по возможности, исследования надо проводить, опираясь на количественные измерители параметров, показатели, но при этом не терять качество изучаемых явлений, т.е. совокупность тех свойств, которые определяют их суть и особенности.

7) Принцип обеспечения исследования фактами заключается в том, что исследование необходимо строить на фактах и отбирать факты соответствующим образом. В этом основа и объективности исследования, и его успешности, а в конечном итоге и эффективности.

8)Принцип оценки трудоемкости. Суть его заключается в том, что всякое исследование должно быть рассчитано по трудоемкости его проведения. От этого зависит и его организация, и рациональное использование всех ресурсов, а, следовательно, и эффективность.

При оценке эффективности исследованиякритерий эффективности определяют как количественное отражение степени достижения системой поставленных перед ней целей.

В управлении исследованиями удобней рассматривать критерий как правило выбора предпочтительного варианта решения из ряда аль­тернативных.

В соответствии с прогнозной эффективностью можно выделить следующие варианты решений по исследованию систем управления:

1) неэффективные, не позволяющие решить проблему;

2) рациональные, т.е. позволяющие решить проблему;

3) оптимальный вариант решения - вариант, позволяющий решить проблему исследования наилучшим в определенном критерием смысле образом построить наилучшую систему исследований.

Если неэффективных и рациональных ре­шений может быть много, то оптимальное решение одно.

Вопросы для самопроверки

1. С какой целью и как разрабатывается гипотеза научного исследования?

2. Перечислите этапы стадии «исследование»

3. С какой целью проводится ТЭО исследования?

4. Перечислите основные формы представления результатов научных исследований.

5. Перечислите основные формы апробации результатов научных исследований.

6. В чем суть отличий реферата от аннотации?

7. Какие бывают виды рефератов?

8. Что такое практическая эффективность исследований?

9. Критерии научной эффективности исследований?

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.