Сетевое издание
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

КЛАССИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ НИОКР ПО УРОВНЯМ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

Баша Н.В. 1 Томша П.П. 1 Лобанов О.С. 1
1 ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»
Статья посвящена проблеме повышения эффективности управления научными работами в организациях, основным направлением деятельности которых является проведение НИОКР. Рассматривается задача автоматизации управления научной деятельностью таких организаций в части мониторинга эффективности научной деятельности и принятия на этой основе управленческих решений. Дается обзор состояния инновационной активности российских научно-исследовательских организаций. Обосновывается необходимость автоматизации управления научной деятельностью. Выделены автоматизируемые задачи управления, а также задачи, не подлежащие автоматизации. Предложен новый признак классификации показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления: стратегическому, тактическому, оперативному. На каждом из уровней управления выделены задачи, требующие применения показателей мониторинга. Приведен ожидаемый эффект от использования данной классификации в управлении научными работами в организациях, выполняющих НИР и ОКР. Обосновывается необходимость автоматизации задач управления научной деятельностью.
НИОКР
инновации
показатели эффективности
управление научно-исследовательскими работами
1. Барабанова М.И., Воробьев В.П., Минаков В.Ф. Экономико-математическая модель динамики дохода отрасли связи России // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. – 2013. – № 4 (82). – С. 24–28.
2. Лобанов О.С., Минаков В.Ф., Артемьев А.В. Облачные технологии в исполнительных органах государственной власти Санкт-Петербурга // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 67-68.
3. Макарчук Т.А., Минаков В.Ф., Щугорева В.А. Облачные решения построения информационных систем управления ресурсами организации // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 68-69.
4. Минаков В.Ф., Артемьев А.В., Лобанов О.С. Модель динамики технологических инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 2-1 (21). – С. 110-111.
5. Минаков В.Ф., Лобанов О.С., Минакова Т.Е. Аналоговые и дискретные метрики и модели оценки инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики». – Ульяновск, 2014. – С. 280-287.
6. Минаков В.Ф., Макарчук Т.А., Артемьев А.В. Модель Басса в управлении инновационным развитием отрасли связи России // Качество. Инновации. Образование. – 2013. – № 8 (99). – С. 23-27.
7. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 69-70.
8. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Модель восприятия инноваций с учетом убывающей предельной производительности // Современные аспекты экономики. – 2013. – № 9 (193). – С. 18-22.
9. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е., Барабанова М.И. Экономико-математическая модель этапа коммерциализации жизненного цикла инноваций // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. – 2012. – Т. 2-2. - № 144. – С. 180–184.
10. Минаков В.Ф., Сотавов А.К., Артемьев А.В. Модель интеграции аналоговых и дискретных показателей инновационных проектов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. – 2010. – № 6 (112). – С. 177–186.
11. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф. Аддитивно-мультипликативная модель оценки инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 1-1 (20). – С. 72-73.
12. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф. Инновационное развитие региональных информационных ресурсов как облачных платформ // Альманах современной науки и образования [Тамбов : Грамота]. – 2013. – № 12 (79). – С. 116–117.
13. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф. Классификация показателей привлекательности инноваций // Современные аспекты экономики. – 2013. – № 10 (194). – С. 48-53.
14. Минакова Т.Е., Минаков В.Ф., Лобанов О.С. Каскадная модель коммерциализации инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики». – Ульяновск, 2014. – С. 63-69.

Введение

Мировой тренд эволюции развитых экономик характеризуется перманентным переходом к новым технологическим укладам. США, Германия, Великобритания и другие наиболее развитые современные экономики осуществляют переход к шестому технологическому укладу [2; 3; 7; 12]. Развивающиеся страны БРИКС, в число которых входит Россия, также делают активные попытки перехода к отдельным технологиям шестого уклада. Россия и Индия стали лидерами в подготовке специалистов-программистов для мирового рынка трудовых ресурсов IT-компаний. Более того, на чемпионатах мира по программированию первые места чаще других выигрывают российские программисты.

С начала текущего столетия государство также перешло к реализации стратегии поддержки инновационного развития экономики. Было существенно повышено финансирование НИР и ОКР научных и учебных организаций [14]. Создана система поддержки грантами высокотехнологичных инновационных проектов через систему фондов РФФИ, РГНФ, СТАРТ и других.

Несмотря на то что происходит небольшое сокращение общего числа организаций, выполняющих исследования и разработки в России (табл. 1), а также числа научных сотрудников, занятых в области исследований и разработок, качественные показатели, такие как удельный вес исследователей с учеными степенями в их общей численности, число публикаций российских исследователей в зарубежных журналах WoS и SCOPUS, растут, как показано на рис. 1.

Таблица 1. Динамика организаций, осуществляющих научную деятельность

Годы

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

Всего

4099

4037

3906

3797

3656

3566

3622

3957

3666

3536

3492

3682

НИИ

2686

2676

2630

2564

2464

2115

2049

3036

1926

1878

1840

1782

Конструкторские бюро

318

289

257

228

194

489

482

497

418

377

362

364

Проектные учреждения

85

81

76

68

63

61

58

49

42

36

36

38

Опытные предприятия

33

31

34

28

31

30

49

60

58

57

47

49

Университеты

и др.

390

388

390

393

402

406

417

500

503

506

517

581

Промышленные предприятия

284

288

255

248

244

231

255

265

239

228

238

280

Другие предприятия

303

284

264

268

258

234

312

550

480

454

452

588

Рисунок 1. Число публикаций российских исследователей в международных журналах

Вместе с тем нельзя не отметить «эффект е–мобиля», характеризующийся достаточно длительным инвестированием в научные исследования, опытно-конструкторские работы, и одновременно – недостаточным экономическим эффектом, а соответственно, отрицательной эффективностью научной деятельности в национальной экономике. Следовательно, актуальной для России является проблема повышения эффективности организаций, осуществляющих научную деятельность, особенно в части управления такой деятельностью.

Цель работы

Названная проблемная ситуация, очевидно, требует совершенствования системы управления качеством НИОКР, коммерциализацией их результатов, распространением в социальные сферы, а также в целях достижения государственной стратегии обеспечения национальной и экономической безопасности и т.п.

Очевидным востребованным направлением совершенствования менеджмента организаций, занимающихся НИОКР, является информатизация. Остановимся на решении задач автоматизации управления научной деятельностью организаций в части мониторинга эффективности и принятия на этой основе управленческих решений. Выбранное направление хорошо согласуется со стратегией построения информационного общества в России, а также открытостью и возможностью противодействия коррупции при распределении государственного финансирования НИОКР.

Классификация показателей в системе мониторинга НИОКР

Выделим следующие уровни управления в организациях, осуществляющих научную деятельность, опытно-конструкторские работы:

  • стратегический, определяющий долгосрочные цели научной деятельности, прогнозирование ее результативности и долгосрочное управление ресурсами организаций;
  • тактический, решающий среднесрочные задачи управления ресурсами научной деятельности организаций;
  • оперативный, осуществляющий управление текущей научной деятельностью и решением краткосрочных задач.

На каждом уровне управления есть как автоматизируемые, так и не подлежащие автоматизации задачи. Автоматизируемыми являются задачи планирования, мониторинга, оценки, анализа и учета на всех уровнях управления организации, а также задача принятия решения и формирования портфеля проектов на стратегическом уровне управления организацией. В то же время стратегический уровень управления является наиболее трудным для автоматизации, так как проблемы, решаемые на этом уровне, не могут быть алгоритмизированы. На стратегическом уровне автоматизация подразумевает, скорее, поддержку принятия решений через визуализацию и анализ имеющейся информации. На тактическом же и оперативном уровне автоматизации подлежит практически каждая задача.

На наш взгляд, для автоматизации каждого из перечисленных уровней управления необходимо выделение методов, моделей, показателей и метрик результативности научной деятельности [1; 4-6], которые позволяли бы принимать управленческие решения и формировать управляющие воздействия для решения задач каждого уровня управления. Поэтому предлагается новый признак классификации показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций, а именно по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления. Авторский анализ позволяет представить в таблице 2 результаты классификации показателей научной деятельности организаций по уровням управления и решаемым задачам (табл. 2).

Таблица 2. Классификации показателей научной деятельности организаций по уровням управления и решаемым задачам

Уровень управления научной деятельностью организаций

Решаемые задачи

Показатели мониторинга научной деятельности

Эффект

Стратегический

Определение стратегии организации, ее целей, политик и ценностей.

Выработка управленческих решений по эффективному достижению целей организации на длительную перспективу

1. Степень соответствия проекта стратегии компании и ее долгосрочных планов.

2. Учет потенциала проекта, необходимости и возможность реорганизации стратегического уровня.

3. Выбор модели ценообразования.

4. Структура маркетинговых и производственных затрат.

5. Формирование портфеля проектов.

Обеспечивает долгосрочные тренды роста доходности, прибыли, развития организаций. Исключает банкротство, дефолты, поглощения другими компаниями.

Формирует инновационное развитие, научно- технический прогресс, рост нематериальных активов и особенно человеческого капитала

Тактический

Анализ информации, полученной на оперативном уровне.

Определение способов минимизации затрат.

Планирование деятельности организации на рынке

1. Принятие рисков проекта и управление ими.

2. Анализ потенциала рынка и целевого сегмента организации.

3. Оценка этапов жизненного цикла научного продукта.

4. Возможность коммерциализации.

5. Замещение, вытеснение, утилизация или модернизация в жизненном цикле научного продукта.

6. Ценообразование по выбранной стратегической модели.

7. Позиционирование конкуренции.

8. Оценка инвестиций.

9. Оценка вероятности научного и технологического успеха проекта.

10. Оценка соответствия проекта критериям эффективности инвестиций, принятым в компании.

11. Управление человеческим капиталом.

12. Оценка общественного мнения

Обеспечивает среднесрочные тренды развития организации. Создает механизм контроля за выполнением стратегии, структуры и моделей, определенных на уровне стратегического управления

 

Оперативный

Определение плана конкретных действий на короткий период времени.

Обеспечение выполнения научных работ в соответствии с тактическими задачами.

Обеспечение проектов необходимыми ресурсами. Контроль исполнения научных работ

1. Планирование динамики продаж.

2. Анализ отклонения фактически выполненных работ от плановых и корректировка управляющих воздействий.

3. Календарное планирование.

4. Патентная чистота проекта.

5. Ресурсное планирование.

6. Возможность эволюции НИОКР.

7. Финансовое планирование проекта.

8. Бюджетирование.

9. Потенциальный годовой размер прибыли и ожидаемой нормы прибыли.

10. Технологическое обеспечение проекта.

11. Достаточность производственных мощностей.

12. Оценка допустимости вредного воздействия.

13. Законодательство.

14. Создание новых рабочих мест

Обеспечивает своевременное принятие управленческих решений путем быстрого реагирования на изменения входной информации.

Обеспечение своевременного выполнения плановых работ.

Краткосрочное планирование ресурсов

Как можно видеть из представленной таблицы, использование показателей мониторинга научной деятельности на трех уровнях управления научной деятельностью организации позволяет повысить эффективность принимаемых решений и управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами в целом. Обоснованность и эффективность принятия решения на каждом из уровней управления может быть повышена путем автоматизации соответствующих задач: проектирование и разработка изделий (НИР, ОКР), управление качеством, технический документооборот, управление материально-техническим обеспечением, управление продажами, управление взаимоотношениями с заказчиками, производственное планирование и оперативное управление производством, бюджетирование и финансовое управление, управление персоналом, управление движением денежных средств, управление инвестициями в инновации [8-11; 13], проектами, бизнес-аналитика.

Заключение

Таким образом, в данной статье приведена новая классификация показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления, которая может быть использована для принятия управленческих решений на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. Приведен ожидаемый эффект от использования данной классификации в управлении научными работами в организациях, выполняющих НИР и ОКР. В системе управления научной деятельностью для повышения ее эффективности приведенные для каждого уровня задачи должны быть автоматизированы.

Рецензенты:

Минаков В.Ф., д.т.н., профессор кафедры информатики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Санкт-Петербург.

Селищев А.С., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой денег и ценных бумаг Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Санкт-Петербург.


Библиографическая ссылка

Баша Н.В., Томша П.П., Лобанов О.С. КЛАССИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ НИОКР ПО УРОВНЯМ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 3. ;
URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=13152 (дата обращения: 21.10.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074