Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретико-методологические аспекты статистического изучения научно-технического развития в органах внутренних дел Российской Федерации 15
1.1. Научно-техническое развитие органов внутренних дел Российской Федерации как объект статистического исследования 15
1.2. Разработка основных статистических классификаций для определения уровня научно-технического развития органов внутренних дел Российской Федерации 30
1.3. Построение системы специальных статистических показателей для комплексной оценки научно-технического потенциала органов внутренних дел 51
Глава 2. Статистический анализ институционального научно-технического потенциала органов внутренних дел 67
2.1. Статистические показатели оценки потенциала научно-технической организации 67
2.2. Оценка возможностей организации-исполнителя по проведению специализированно финансируемых заказных НИОКР 83
2.3. Статистический анализ внедрения и результативности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в органах внутренних дел 98
Глава 3. Методика оценки уровня научно-технического развития органов внутренних дел Российской Федерации на основе математико-статистических методов 113
3.1. Применение многомерных статистических группировок для анализа научно-технической деятельности в ОВД 113
3.2. Выявление и количественная оценка факторов, определяющих уровень научно-технической развития в ОВД на основе метода корреляции и регрессии 125
3.3. Выявление тенденций и прогнозирование показателей уровня научно-технического развития 147
Заключение .167
Список сокращений и условных обозначений 176
Список использованной литературы 177
Приложения 193
- Научно-техническое развитие органов внутренних дел Российской Федерации как объект статистического исследования
- Статистические показатели оценки потенциала научно-технической организации
- Применение многомерных статистических группировок для анализа научно-технической деятельности в ОВД
- Выявление тенденций и прогнозирование показателей уровня научно-технического развития
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Научно-технический прогресс на протяжении всей истории является основой эволюции любого социума. Научно-техническое развитие (далее - НТР) способствует созданию новейших продуктов, предназначенных для применения и использования в различных направлениях прикладной деятельности, формирующих научно-технический потенциал и материальную базу социально-экономического развития. В свою очередь прикладная ориентация научно-технического потенциала обеспечивается эффективным внедрением полученных результатов.
Постоянное совершенствование преступных методов, а также необходимость парирования Российской Федерацией внешних и внутренних угроз со стороны возможных противников, определяет актуальность проведения научных разработок по созданию новых видов специальной техники, специальных средств и информационных систем в рамках научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (далее - НИОКР).
Качество научно-технических работ, проводимых за счет бюджетных ассигнований, имеет первостепенное значение для оценки уровня НТР. Статистический анализ результатов проведения таких работ является более трудоемким в связи с тем, что в процессе выполнения специализированно финансируемых НИОКР задействованы три субъекта рынка: заказывающее подразделение, организация-исполнитель, а также научно-техническая организация МВД России (далее - НТО), осуществляющая контроль за ходом выполнения НИОКР и приемку результатов (сопровождение работ).
Уровень НТР определяется видом и характером выполняемых исследований, их стоимостью, методами проведения и внедрения результатов, а также участием каждого субъекта научно-технической деятельности (далее -НТД).
Можно констатировать, что в настоящее время в органах внутренних дел Российской Федерации (далее - ОВД Российской Федерации) не существует каких-либо достоверных, научно обоснованных методических подходов к оценке, как качества проведения НИОКР и внедрения их результатов, так и влияния факторов на НТР. Учитывая, что основой адекватной оценки и прогнозирования уровня НТР является совершенствование методологии применения статистических методов для анализа результативности НИОКР, а также разработка и систематизация показателей НТД в силовых ведомствах, в том числе в МВД России, выбранное направление диссертационного исследования является наиболее актуальным.
Для комплексной, всесторонней оценки НТР в ОВД Российской Федерации необходима разработка системы статистических показателей, ориентированной на прикладную техническую деятельность МВД России. Система показателей должна учитывать многогранность видов деятельности НТО МВД России. Так, данные организации непосредственно участвуют в
выполнении НИОКР, а также осуществляют научно-техническое сопровождение специализированно финансируемых заказных работ, проводимых сторонними организациями в соответствии с государственными контрактами. В связи с этим, требуется разработка критериев оценки организаций-исполнителей на предмет возможностей выполнения ими НИОКР. Особое значение приобретает выявление факторов, определяющих результативность проведения работ, а также оценка их влияния на конечный научно-технический продукт.
Актуальность вопросов оценки эффективности выполнения НИОКР усиливается гем обстоятельством, что Военно-промышленной комиссией, Президентом и Правительством Российской Федерации систематически даются поручения органам исполнительной власти: по усилению мер контроля за выполнением НИОКР в военизированных структурах; по вопросам оптимизации финансирования разработок; по поддержанию новейших направлений НИОКР и т.д.
Степень научной разработанности проблемы. В отечественных и зарубежных научных публикациях широко рассмотрены теоретические и методологические аспекты оценки результативности инноваций. В частности к российским ученым, внесшим научный вклад в вопросы НТР, относятся: Городецкий А. С. - разработал программно-целевые методы развития оборонно-промышленного комплекса; Городникова Н.В., ГохбергЛ.М., Дитковский К.А., разработавшие отдельные статистические показатели для анализа научно-технического потенциала организаций; Люсов С.Н., предложивший методические подходы к оценке научно-технической деятельности (далее - НТД) в организациях; Андреев Ю.Н., Изюмов Д.Б., Кондратюк Е.Л., Логунов А.Б., Лукашева Н.А., определившие проблемные направления внедрения научно-технической продукции; Барабаш Н.С., Бочковский П.П., Гудкова А.А., Шамсутдинов Ю.А., Ольшевский Д.В., Яковлев А.Ф., изложившие основные направления оценки НТД, а также Выскуб В.Г., Жилякова Е.В., Караваев И.Е., Марышев Е.А., Миронов Н.А., Павленков Р.В., Стебеняева Т.В., Тупчиенко В.А., Щемелев С.Н., исследовавшие вопросы инновационного развития различных отраслей экономики.
Зарубежные авторы внесли значительный вклад в оценку качества и результативности инноваций, в частности: Кристенсен К. и Энтони С. определили влияние отраслевых изменений на инновационные процессы; Шумпетер Й.А. ввел понятие экономических инноваций.
Особый вклад в развитие методики оценки научно-технического потенциала внесли Буренок В.М., Бухарин С.Н., Викулов О.В., ЕпишинК.В., Лавринов Г.А., Опальский А.П., Подольский А.Г., Полярус А.Н., Сигов А.С., Юшков Е.С., которыми разработаны подходы к оценке результативности НТД в организациях, выполняющих НИОКР военного назначения.
Мониторинг тенденций и закономерностей НТР в ОВД Российской Федерации невозможен без обоснованного количественного анализа. В связи с этим, большой вклад в решение вопросов прикладного применения статистического инструментария для оценки социально-экономических процессов развития общества внесли: Агапова Т.Н., Архипова М.Ю., Айвазян С.А., Громыко Г.Л., Дуброва Т.А., Елисеева И.И., Ефимова М.Р., Карманов М.В., Кучмаева О.А. Маслова Н.П., Мхитарян B.C., Орехов С.А., Перчук М.Ю., Садовникова Н.А., Френкель А.А., Коротков А.А., Суринов А.Е. и др.
Учитывая, что в ОВД Российской Федерации исполнителями специализированно финансируемых заказных НИОКР выступают организации различных форм собственности, необходима оценка их финансового состояния. Вопросы учета и экономического анализа организаций нашли отражение в трудах Бобошко В.И., Дятловой А.Ф., Минакова А.В., Суглобова А.Е.
В работах указанных авторов определение научно-технического потенциала относится к научным и научно-техническим организациям, самостоятельно выполняющим НИОКР, что лишь в малой степени может быть применимо к технической деятельности ОВД Российской Федерации. В связи с этим для МВД России неисследованным остается целый пласт вопросов, связанных с оценкой эффективности выполнения специализированно финансируемых заказных работ. Так, организации-исполнители НИОКР, работающие по заказу МВД России в рамках государственных контрактов, могут быть коммерческими, которые не позиционируют свою деятельность в качестве научной. В связи с этим, актуальна разработка специализированой системы показателей для организаций-исполнителей НИОКР.
Совершенствование методики оценки НТР и ее адаптация к деятельности МВД России позволит определить факторы, непосредственно воздействующие на его уровень в МВД России, даст возможность разработать предложения по повышению качества проводимой НТД. В свою очередь применение статистических методов должно объективно, количественно оценить уровень НТР в ОВД Российской Федерации с учетом всех особенностей проводимых исследований и разработок.
Актуальность и недостаточная разработанность вопросов, связанных с оценкой научно-технического развития в МВД России на основе использования специальных статистических методов анализа и прогнозирования выполнения и внедрения НИОКР, обусловили цели и задачи данного исследования.
Цель исследования - разработка методики комплексного статистического анализа и прогнозирования показателей, определяющих уровень научно-технического развития в органах внутренних дел Российской Федерации.
Для достижения цели исследования в работе предполагается решить следующие задачи:
- уточнить понятие НТР, раскрыть его сущность и конкретизировать роль для ведомственных организаций, выявить наиболее целесообразный способ
определения уровня НТР, а также, установить его границы как объекта статистического исследования;
- обосновать критерии и построить статистические классификации для
проведения структурного анализа НИОКР, определяющих уровень НТР в ОВД
Российской Федерации;
- сформировать систему статистических показателей НТР в ОВД
Российской Федерации;
внести предложения по усовершенствованию информационной базы для проведения комплексного статистического анализа НТР;
разработать методику анализа кадрового, материально-технического и финансового потенциала организаций, осуществляющих выполнение специализированно финансируемых заказных НИОКР;
выявить факторы, определяющие уровень НТР в ОВД Российской Федерации, и дать количественную оценку их влияния на основе математико-статистических методов;
- выявить основные тенденции и осуществить прогнозирование
показателей НТР ОВД Российской Федерации на основе метода аналитического
выравнивания и экстраполяции трендов.
Объектом исследования выступает уровень научно-технического развития органов внутренних дел Российской Федерации.
Предметом исследования является система статистических показателей и методов, обеспечивающих комплексную оценку выполнения и результативности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ технического характера в органах внутренних дел Российской Федерации.
Теоретической и методологической основой исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных ученых в области экономики, статистики, эконометрики, специальной техники, оценки НТР и результативности НТД.
Для решения поставленных задач в исследовании использовались:
кластерный анализ, как метод многомерного статистического анализа; методы
теории вероятности и математической статистически, а именно
корреляционный и регрессионный анализ; методы общей теории статистики, в том числе абсолютные, относительные и средние величины, графические и табличные методы визуализации данных; методы аналитического выравнивания и прогнозирования.
Информационно-эмпирическую базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, государственные стандарты Российской Федерации, ежегодная отчетность МВД России о выполнении НИОКР и внедрении их результатов, сведения, содержащиеся в государственных контрактах на выполнение специализированно финансируемых заказных НИОКР, финансовая (бухгалтерская) отчетность организаций-исполнителей НИОКР, нормативная
база МВД России, периодические издания и ресурсы сети Internet по исследуемой тематике.
Обработка информации проводилась с использованием аналитических пакетов прикладных программ «Statistica», «SPSS», «Microsoft Excel».
Область исследования. Исследование выполнено в рамках Паспорта специальности ВАК при Минобрнауки России 08.00.12 - Бухгалтерский учет, статистика в соответствии с пунктом:
4.11. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявление трендов и циклов, прогнозирования и развития социально-экономических явлений и процессов.
4.14. Методология экономико-статистических исследований,
направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций.
Научная новизна исследования заключается в разработке и практическом применении методики комплексного статистического исследования уровня научно-технического развития в ОВД Российской Федерации на основе построенной системы статистических показателей и статистических методов.
В результате проведенного исследования сформулированы и обоснованы следующие положения, обладающие элементами научной новизны:
-
Уточнено и адаптировано относительно деятельности ОВД Российской Федерации понятие НТР, которое с учетом современных научных подходов предлагается представить, как приращение научно-технического потенциала ОВД Российской Федерации, статистически оцениваемое положительными структурными изменениями показателей научных кадров, материального, финансового и информационного обеспечения научно-технических организаций. Предложен оптимальный вариант определения уровня НТР в МВД России, основанный на динамике базовых показателей НТД.
-
Сформированы классификации: НИОКР технического характера, выполняемых в ОВД Российской Федерации; факторов, воздействующих на уровень НТР; показателей, устанавливающих результативность НТД. Тем самым расширена теоретическая база в области НТД, а в прикладной оценочной сфере предложенные классификации создали основу для разработки специальных статистических показателей и использованы в качестве базовых для проведения комплексного статистического анализа по оценке уровня НТР в ОВД Российской Федерации.
-
Разработана система статистических показателей комплексного анализа уровня НТР ОВД Российской Федерации с учетом всех видов научно-технических разработок, выполняемых в МВД России. Для повышения качества и полноты результатов статистической оценки научно-технического потенциала систему показателей предложено представить в виде четырех
блоков: кадрового потенциала НТО; выполнения НИОКР и внедрения их результатов; научно-технического и финансового состояния организации-исполнителя; информационного обеспечения НТД. Показатели, предложенные в системе, апробированы в оценке научно-технического потенциала ФКУ НПО «СТиС» МВД России - единственной НТО Министерства, осуществляющей все виды НИОКР.
-
Усовершенствованы формы статистической отчетности об итогах выполнения научно-технических работ, проводимых в МВД России, и по внедрению их результатов в практическую деятельность. Доработанная отчетность расширяет информационную базу статистического учета и анализа НТД в органах внутренних дел Российской Федерации, а также способствует проведению адекватной оценке показателей и выявлению факторов, определяющих уровень НТР. Тем самым созданы предпосылки для внесения изменений в нормативные документы МВД России в области регулирования научно-технической деятельности.
-
Выявлзны факторы, непосредственно воздействующие на результативность выполнения специализированно финансируемых заказных НИОКР, осуществлена комплексная оценка их влияния на стоимость конечного научно-технического продукта посредством статистических методов многомерной группировки и моделирования взаимосвязей.
-
Построены количественные модели закономерностей - уравнения тренда, а также на основе метода аналитического выравнивания составлен прогноз основных показателей НТР ОВД Российской Федерации, в частности стоимости научно-технического продукта. Предложены этапы проведения статистической оценки и прогнозирования уровня НТР ОВД Российской Федерации.
Теоретическая значимость результатов исследования заключается в разработке понятийного аппарата адаптированного для анализа и оценки показателей уровня НТР ОВД Российской Федерации; усовершенствовании форм статистической отчетности по выполнению специализированно финансируемых заказных НИОКР и внедрению их результатов для повышения качества анализа изобретений; подборе факторов, воздействующих на уровень НТР; разработке способов оценки возможностей организаций-исполнителей по выполнению работ технического характера; обосновании и разработке методики комплексной оценки и прогнозирования уровня НТР ОВД Российской Федерации на основе статистических методов.
Практическая значимость заключается в возможности использования методики оценки уровня НТР в деятельности различных НТО и в первую очередь, входящих в систему МВД России. Статистический анализ научно-технического потенциала ОВД Российской Федерации, проводимый на основе предложенной системы показателей, позволяет минимизировать негативное воздействие факторов на научно-технический результат, а таклсе улучшить организационную деятельность НТО.
Использование, предложенных в исследовании, усовершенствованных форм отчетности о выполнении специализированно финансируемых заказных НИОКР и внедрении их результатов, позволит повысить информативность итоговой документации, создаст условия для качественного анализа научно-технического потенциала ОВД Российской Федерации. На основе предложенных форм отчетности, могут быть сформированы предложения по внесению изменений в нормативные правовые акты МВД России, регулирующие научно-техническую сферу.
Результаты исследования могут быть использованы Федеральной службой государственной статистики для расширения и уточнения системы статистических показателей в сфере инноваций.
Апробация и внедрение результатов исследования. Отдельные теоретические и практические результаты исследования нашли отражение в материалах XXXI Международной научно-практической конференции «Приоритетные научные направления: от теории к практике» (г. Новосибирск, 2016 г.); XV международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты современной науки» (г. Липецк, 2017 г.), а также основные направления научной работы были доложены и получили положительную оценку на заседании совета молодых ученых и специалистов ФКУ НПО «СТиС» МВД России (г. Москва, 2016 г.).
Полученные в ходе исследования результаты были апробированы в ФКУ НПО «СТиС» МВД России, ФКУЗ «ГКГ МВД России», ООО «Объединенная Служба Асистанса», что подтверждено актами внедрения результатов исследования.
Публикации. По теме исследования опубликовано 9 работ общим объемом 4,06 п.л. (авторских - 3,12 п.л.), в том числе: 4 статьи в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России, общим объемом 2,12 п.л. (авторских - 1,01 п.л.), 2 статьи в сборниках международных научно-практических конференций общим объемом 1,06 п.л. (авторских -1,06 п.л.).
Структура и объем диссертационной работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка использованной литературы, включающего 150 наименований, и приложений на 36 л. Общий объем диссертации составляет 229 страниц, в том числе 50 рисунков и 29 таблиц.
Научно-техническое развитие органов внутренних дел Российской Федерации как объект статистического исследования
Уровень экономического развития социума во многом основывается на достижениях, полученных техническими науками, а также напрямую связан с внедрением передовых технологий в производственную сферу.
Исторически система технических знаний прошла несколько этапов, а именно:
донаучный этап, связанный с формированием таких типов технических знаний как практико-методические, технологические и конструктивно-технические. Однако применение научных знаний на практике в данный период времени происходило нерегулярно;
этап зарождения технических наук, который начинается со второй половины XVIII в. На данном этапе происходит формирование научно-технических знаний на основе использования в инженерной практике данных из естественных наук;
классический этап, который длился до середины XIX века. Его основной характеристикой является построение фундаментальных технических теорий (научные основы машиностроения, теплотехники, гидравлике и т.д.);
современный этап, для которого характерно осуществление комплексных исследований, интеграция технических наук не только с естественными, но и с общественными науками, а также дальнейшее разделение технических, естественных и общественных [29, 66, 69].
Сама же НТД возникает во время электротехнической эволюции в конце ХІХ - начале ХХ столетия, как дисциплинарное оформление технических наук. В этот период формируется система научной коммуникации в инженерной сфере: возникает научно-техническая периодика, создаются научно-технические организации и общества. Все это способствует дисциплинарному оформлению классических технических наук (технических наук механического цикла, теории механизмов и машин, системы теплотехнических и электротехнических дисциплин), а также теоретических основ радиотехники и радиоэлектроники, теории автоматического регулирования.
В середине ХІХ века в системе наук выделяются технические науки, что стало одной из предпосылок электротехнической революции. Тогда же формируются первые отделы исследований и разработок, исследовательские лаборатории на промышленных предприятиях. Первый отдел исследований был создан еще в 1770-80 гг. фирмой Boulton&Watt для разработки паровых двигателей. Возникновение современной лаборатории датируют 1876 г., когда Т. Эдисон открыл свою знаменитую лабораторию в Менло-Парк, а О. Бэлл основал подобное учреждение в Бостоне. Практически в это же время подобные структуры возникают в Европе: фирмой BASF в Германии открыта первая исследовательская лаборатория, а компания General Electric создает научное подразделение в 1900 г. Если на рубеже столетий в американской промышленности функционировало 139 исследовательских лабораторий, то за следующие 20 лет к ним прибавилось 553 новые [95]. Стремительный рост научно-технических подразделений, их результативность обусловили вхождение лабораторий в состав корпораций наравне с другими подразделениями.
Бурное НТР происходит в 1960-е г., что отобразила научно-техническая революция. В научной литературе появляются фундаментальные исследования технической направленности: работа Э. Мэнсфилда, где рассмотрены экономические аспекты технической деятельности в условиях рыночной экономики, работа Дж. Бернала [66, 77].
В настоящее время научно-технический прогресс широко рассматривается в специальной учебной и периодической литературе, истории становления и развития технических наук уделено особое внимание в специализированных учебных заведениях. В рамках исследовательских работ рассматриваются отдельные этапы НТР.
Развитие, как процесс представляет собой качественные, необратимые, направленные изменения системы [113 с. 274]. Развитие может различаться как формами, так и направленностью, в частности оно может быть представлено как прогрессом, так и регрессом. В научно-технической сфере развитие представлено прогрессом или застоем. При этом застой в научно-технической сфере обычно связан с отсутствием новых разработок или технологий не во всех областях науки одновременно, а лишь по отдельно взятому направлению. Это означает, что практически не представляется возможным в современных условиях говорить о научно-техническом регрессе в целом, а лишь о застое отдельных областей знаний и прогрессе других видов технической деятельности.
В общем виде под НТР (в частности прогрессом) понимается единое, взаимообусловленное, поступательное развитие науки и техники. Также трактовка данного понятия связана с развитием техники и технологии производства, ростом организации производства, повышением технического уровня кадров, изменением их профессиональной структуры и других факторов, являющихся необходимой предпосылкой расширенного воспроизводства [118, с. 174].
Вместе с тем, для уточнения характеристики деятельности отдельных отраслей и научных организаций применяются адаптированные понятия НТР (прогресса). Так, НТР для проектных организаций представляет собой возможности и средства для решения технологических задач в сфере градостроительной деятельности, разработке проектов по реконструкции и развитию территорий с целью обеспечения безопасности жизнедеятельности и комфортного проживания граждан конкретного территориального образования [40, 43].
В системе технического образования данная категория представлена совокупностью трудовых, материально-технических, финансовых, информационных и организационных ресурсов для осуществления комплекса научных исследований и разработок, а также внедрения их результатов в производство [52, 87].
Что касается военизированных структур, то научные исследования технического характера проводятся в каждом силовом ведомстве. Для этого созданы специальные институты, участвующие в исследованиях различных явлений, разработках и создании образцов новейшего вооружения, техники и специальных технологий.
Научные разработки позволяют создавать новые виды вооружения, экипировки сотрудников, транспортных средств, информационных систем и изделий, благодаря которым успешно выполняются поставленные перед сотрудниками задачи, а с точки зрения науки в целом по ведомству повышается уровень НТР.
В свою очередь для научно-технических и научно-производственных организаций оборонного комплекса также предложено специализированное понятие научно-технического прогресса, которое заключается в совокупности возможностей и средств для решения технических и технологических задач, способствующих созданию новой и расширению серийного выпуска наукоемкой продукции в целях увеличения производства (в том числе, экспортных продаж) в оборонно-промышленном секторе [54, с. 137].
В МВД России такая категория как НТР или научно-технический прогресс не имеет нормативного закрепления. Однако, в одном из основных для технической сферы ведомственных нормативных правовых актах – приказе МВД России от 18.03.2013 № 150 утверждено понятие научно-технической деятельности. Так, под НТД понимается деятельность, направленная на получение, применение новых знаний для решения технологических, инженерных, экономических, социальных, гуманитарных и иных проблем, обеспечения функционирования науки, техники и производства как единой системы в органах внутренних дел Российской Федерации [10].
Необходимо отметить, что данное понятие затрагивает развитие производственной сферы, т.е. проведение технологических работ. Однако в настоящее в ОВД Российской Федерации отсутствует производственный процесс и фактически не проводятся технологические работы. Кроме того, представленное определение носит обобщающий характер и не конкретизирует особенности технической сферы ОВД Российской Федерации.
Для целей исследования данное определение необходимо адаптировать и уточнить, в частности предлагается представить НТД как совокупность мероприятий по планированию и выполнению инициативных, заказных и иных НИОКР технического характера, а также по внедрению их результатов в практическую деятельность подразделений ОВД Российской Федерации.
Оценка качества проводимых мероприятий может быть проведена посредством расчета экономических и статистических показателей, которые адаптированы к научно-технической сфере ОВД Российской Федерации.
В свою очередь НТР отражает изменения показателей НТД во времени и представляет собой динамическую экономическую категорию, отражающую количественный рост показателей НТД ОВД Российской Федерации.
Для экономического обоснования и как объект исследования под НТР следует понимать приращение научно-технического потенциала ОВД Российской Федерации, статистически оцениваемое положительными структурными изменениями показателей научных кадров, материального, финансового и информационного обеспечения научно-технических организаций.
Важнейшим аспектом оценки научно-технического потенциала является определение уровня НТР, т.е. величины научно-технического прогресса на данном этапе развития общества. Для его определения необходимо выявить и установить базовые значения для сравнения показателей НТД, являющихся отправными точками для динамического анализа и прогнозирования научно-технического потенциала.
Статистические показатели оценки потенциала научно-технической организации
НТО в МВД России представляет собой научные подразделения, выполняющие научно-технические разработки, как самостоятельно, так и с привлечением сторонних организаций на коммерческой основе. Работы, выполняемые собственными силами НТО и за счет утвержденной сметы подразделения, в основном носят теоретический, аналитический, нормотворческий характер. НИОКР, проводимые за счет бюджетных ассигнований, выделяемых на реализацию заданий государственного оборонного заказа, федеральных целевых и комплексных программ, выполняются сторонними организациями на основании заключаемых государственных контрактов. Данные работы проводятся по заказам подразделений ОВД Российской Федерации и носят непосредственно прикладной характер. Таким образом, НТО МВД России выступают в двух качествах – как исполнитель НИОКР, и как посредник между заказчиком (подразделением МВД России) и исполнителем НИОКР (организацией, с которой заключен контракт на выполнение работы).
В МВД России в настоящее время осуществляют свои функции 3 головные НТО:
НИЦ БДД МВД России;
ФКУ НПО «СТиС» МВД России;
ЭКЦ МВД России. При этом право сопровождения НИОКР, выполняемых по государственным контрактам в МВД России возложено только на ФКУ НПО «СТиС» МВД России. Учитывая, что данная организация выполняет работы инициативного характера, а также участвует в трехсторонних взаимоотношениях при выполнении государственных контрактов, наиболее значимыми, комплексными и показательными для оценки уровня НТР будут являться результаты анализа деятельности именно ФКУ НПО «СТиС» МВД России.
Для анализа деятельности НТО предлагается применение системы статистических показателей, представленных в главе 1. На основании отчетных материалов о выполнении НИОКР, внедрении их результатов в практическую деятельность ОВД Российской Федерации, сведений о кадровом составе ФКУ НПО «СТиС» МВД России подобраны данные для анализа уровня НТР за период 2009 по 2017 год. Необходимо отметить, что в целях сохранения режима секретности некоторые количественные и стоимостные измерители не могут быть отражены в полном объеме, в частности сведения о стоимости НИОКР, проводимых по государственному оборонному заказу. Вместе с тем, для оценки уровня НТР в полном объеме использованы структурные показатели и средние величины, на основании которых возможно сделать адекватные выводы о степени выполняемости НИОКР и внедрении их результатов.
Последовательно рассмотрим все блоки системы статистических показателей, используемых для оценки уровня НТР в ОВД Российской Федерации.
Анализ статистических показателей качества кадрового потенциала ФКУ НПО «СТиС» МВД России за период с 2013 по 2017 годы (табл. 2.1) показал снижение числа научных кадров, особенно в области точных наук, что является фактором, который может отрицательно воздействовать на НТД. Более опытные сотрудники способны не только качественно выполнять свои обязанности по мониторингу новых разработок и сопровождению НИОКР, но и могут проводить обучение остальных сотрудников, делиться накопленными в процессе службы знаниями.
Результаты научных сотрудников являются одним из показателей постоянного развития кадрового состава.
За 2017 год научными сотрудниками опубликовано 56 статей в 11 научных изданиях.
Результаты анализа показателей кадрового состава НТО МВД России указывают на убыль сотрудников, имеющих ученые степени (табл. 2.2). Отслежена нехватка докторов наук, отмечается серьезная убыль кандидатов технических наук (в среднем на 2 человека за 5 лет).
Доля сотрудников, имеющих степень доктора наук, в 2017 году составила всего 5,9% от общего количества остепененных сотрудников. Положительно можно охарактеризовать удельный вес сотрудников, имеющих ученую степень в области точных наук, который составил порядка 68% (рис. 2.1, 2.2).
Еще одним важным элементом системы статистических показателей являются показатели динамики кадрового состава НТО. В качестве динамической таблицы также использованы данные о численности сотрудников НТО за период с 2013 по 2017 годы, на основе которых произведены расчеты темпов роста и темпов прироста научных кадров.
Проведен расчет только цепных темпов роста и темпа прироста, так как данные статистические показатели позволяют отследить динамику убыли и роста кадров в сравнении текущего года с предыдущим.
Анализ динамики научных кадров показал, что в среднем за период с 2013 по 2017 год отмечена убыль научных сотрудников на 1,2%. По ученым степеням отмечена убыль докторов наук на 29,5%. Вместе с тем, количество кандидатов наук в среднем за 5 лет возросло на 2,6% (табл. 2.3).
Кроме того, возможно отследить динамику кадрового состава, имеющего ученые степени, по областям науки. С 2014 по 2017 г.г. превалирует количество ученых технических областей знаний, что является положительных фактором в специфике деятельности МВД России. Для развития других перспективных разработок целесообразно проводить усилить состав кадров специалистами в области военных, физико-математических, химических и других наук (табл. 2.4, рис. 2.3).
Еще одним важным направлением, связанным с оценкой научно-технического потенциала НТО и, как следствие, с уровнем НТР, является информационная обеспеченность НТД (табл. 2.5). В 2017 году сотрудники НТО приняли участие в 12 научных мероприятиях, в том числе в 10 выставках и 2 конференциях, в том числе в 3 зарубежных. В данных мероприятиях приняли участие 56 сотрудников. Зарубежные выставки, за последние 3 года, проходили во Франции, а также в Индии, Китае и Белоруссии и других странах. Такие выставки позволяют наиболее полно изучить достижения зарубежных коллег.
Применение многомерных статистических группировок для анализа научно-технической деятельности в ОВД
Развитие науки и техники требует совершенствования методов исследования различных процессов и явлений прикладного характера. Понимание того, что на большинство социально-экономических процессов воздействует более чем один фактор, привело к необходимости использования многомерных вероятностных математико-статистических моделей. По сути, многомерные модели состоят из множества двумерных, в которых на один и тот же результативный признак воздействует несколько факторов.
Анализ таких моделей проводится с использованием следующих специальных статистических методов:
1. Кросс-табуляция. Сущность метода заключается в анализе сопряженности (связи) двух признаков совокупности. Конечным результатом анализа является построение двумерных таблиц, называемых таблицами сопряженности.
2. Дисперсионный анализ. Метод математической статистики, связанный с выявлением различий в средних значениях групп показателей (кластеров) на основании сравнения дисперсий распределений между ними [18, 28].
3. Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости и исследования влияния одной или нескольких независимых переменных (регрессоров, предикторов) на зависимую переменную (критериальную). На основе построенного уравнения регрессии определяется степень влияния изменения величины независимой переменной на изменение зависимой переменной величины [18, 46, 55].
4. Ковариационный анализ. Синтез дисперсионного и регрессионного анализов. Его целью является исследование характера связи между факторами – предикторами и результативным показателем. В результате анализа строится регрессионная модель [45, 75, 106].
5. Дискриминантный анализ. Метод дискриминации (разбиения) объектов наблюдения на классы по определенным признакам. Зависимая результативная переменная является категориальной, а предикторы (независимые переменные, факторы) – интервальные [81, 105].
6. Корреляционный анализ. Метод выявления взаимосвязи двух или нескольких случайных признаков или факторов [18, 26, 48, 61].
7. Факторный анализ. Статистический метод, применяемый для выделения в совокупности факторов тех из них, которые в большей степени влияют на изменение показателя [48, 80, 83,98].
8. Кластерный анализ. Метод упорядочивания (группировки) объектов совокупности в сравнительно однородные группы, именуемые кластерами. В каждый кластер включаются схожие, близкие по характеру объекты наблюдения [26, 82, 136].
9. Многомерное шкалирование. Графический метод представления информации, в котором сложные данные отражаются в визуальной форме, так чтобы облегчить их восприятие и интерпретацию по сравнению с табличной формой. Представляет данные в виде совокупности точек в пространстве таким образом, чтобы попарные расстояния между точками в этом пространстве соответствовали их реальным коэффициентам связи [26, 60, 83, 102].
Применение многомерных статистических методов наиболее эффективно с использованием таких программных продуктов как: STATISTICA, STADIA, SPSS, STATGRAPHICS [24, 32, 34, 39, 128].
Применение многомерных методов для анализа уровня НТР в ОВД Российской Федерации связано с построением матрицы значений, состоящей из совокупности наблюдений в виде НИОКР, проведенных за определенный временной период, результативного показателя и различных факторов, влияющих на данный показатель. Для анализа такой матрицы применяется многомерная группировка показателей по заранее заданным параметрам. Т.е. под многомерной группировкой понимается классификация признаков с учетом одновременного воздействия на него ряда факторов. Используя подготовленную для оценки уровня НТР матрицу значений «признак-фактор» целесообразно проведение многомерной группировки, фактически выполняемой в два этапа.
Во-первых, целесообразно провести расчет многомерных средних по каждому признаку, используемому в матрице по оценке уровня НТР.
Многомерной средней называется средняя величина нескольких признаков, рассчитанная для каждой единицы совокупности [60, 70, 86]. Учитывая, что признаки, используемые в матрице по оценке уровня НТР, представлены количественными и качественными показателями, а соответственно выражены в различных единицах измерения, то многомерная средняя вычисляется из относительных величин, как правило, - из отношений значений признаков для единицы совокупности к средним значениям этих признаков
Рассчитанная средняя величина позволила перевести многомерную статистическую модель в одномерную. Вместе с тем полученный набор данных также сложен для анализа. Необходимо уменьшить размерность совокупности путем ее разделения на группы, именуемые кластерами. Таким образом, вторым этапом многомерного анализа данных выступает проведение кластерного анализа.
Кластер - это однородные группы признаков. В данном случае под кластером понимается совокупность признаков, сгруппированных по степени сходства (близости) значений их средних величин [19, 26, 53, 136].
Учитывая, что в кластерах будут представлены НИОКР со схожими характеристиками и характеру воздействия на результативный показатель, то кластеризация позволит выявить наиболее неразработанные направления НТД, которые в наибольшей степени отрицательно воздействуют на уровень научно-технического прогресса.
Необходимо решить вопрос оптимального количества кластеров и величины интервала между значениями признаков. Графически значения признаков в матрице представляют собой точку в n-мерном пространстве (рис. 3.1), соответственно точки одного кластера должны быть максимально приближены друг к другу. Измерение расстояний между объектами в кластерах проводится при помощи метрик.
Метрика расстояния Евклида чаще всего применяется в выборках, где переменные измеряются в различных единицах либо сильно различаются по величине. При применении данной метрики сумма квадратов расстояний между кластерами должна быть равна сумме расстояний между значениями их составляющих. В случае, когда переменные обладают различной значимостью, используется взвешенное суммирование квадратов с учетом веса каждой переменной.
Расстояние Чебышева определяется как максимальная абсолютная разность между значениями по каждому признаку.
Манхеттеновская метрика обычно применяется для номинальных (качественных) или ранговых переменных. Расчетная формула сводится к определению суммы абсолютных разностей между значениями по каждой переменной.
Следующим этапом кластерного анализа является определение расстояния между кластерами [39, с.18; 86, 92, 109]. Для решения этой задачи используются следующие методы измерения (рис. 3.2.):
1. Ближнего соседа (одиночной связи). Определение расстояния основывается на его измерении между двумя наиболее близкими значениями признаков в различных кластерах;
2. Дальнего соседа (полной связи). Метод противоположный предыдущему, в рамках которого осуществляется измерение расстояния между двумя наиболее дальними значениями признаков в любых различных кластерах;
3. Невзвешенного (взвешенного) попарного среднего. Измеряется среднее расстояние между всеми парам значений признаков в сравниваемых кластерах. При использовании взвешенного метода определения расстояния в качестве весового коэффициента используется размер кластера;
4. Центроидный метод. Определяется расстояние между значениями центральных признаков в сравниваемых кластерах.
Выявление тенденций и прогнозирование показателей уровня научно-технического развития
На повышение уровня НТР воздействуют различные факторы, при этом особое влияние оказывают семь из них, которые представлены в предыдущих пунктах исследования. Вместе с тем для представления прогноза НТР и воздействия факторов на результативный показатель целесообразно провести анализ динамики многофакторной модели. Для выполнения указанной задачи необходимо построение динамической таблицы. Результаты прогноза зависят от выбранной функции, отражающей общую тенденцию развития явления во времени при ее графическом изображении. Такой вид преобразования динамического ряда называется аналитическим выравниванием. Понятие тренда и принцип его нахождения путем подбора соответствующей функции предложил английский статистик Р. Гукер в 1902 г., который на основе данного метода провел анализ зависимости количества заключаемых браков от состояния внешней торговли, а также выявил зависимость урожайности пшеницы от погодных условий [61, с.450]. Как и в регрессионном анализе виды функций связаны с видом тренда, графически отображающего общую тенденцию развития показателей ряда во времени.
Учитывая, что ряды динамики могут быть интервальными, моментными или производными, то показатель времени может быть представлен в виде дат (годы, месяцы и т.д.), временных интервалов, относительных показателей. Для составления уравнения функции тренда необходимо каждому показателю времени присвоить соответствующий номер в границах от - до +.
При построении уравнения тренда целесообразно использование в качестве объясняющей переменной фактор времени t = 1,2,3 … n.
После расчета параметров а0,а1,а2 … аn необходимо оценить качество построенных моделей. Для этого могут быть использованы различные показатели расчета ошибок. Для предыдущих множественных регрессионных моделей были использованы коэффициент детерминации, а также средняя квадратическая ошибка уравнения регрессии [108, с. 61]. Также качество регрессионной модели возможно оценить посредством расчета относительной ошибки аппроксимации, рекомендуемое значение которой не должно быть больше 35%.
Относительная ошибка аппроксимации (приближения) - среднее отклонение расчетных значений переменной у, от ее фактических значений. Данный показатель рассчитывается по следующей формуле [108, с. 60]:
Показатель отражает на сколько точно линия тренда, построенная как более простая замена реальной кривой, отражает значения фактических данных, отраженных на кривой. Т.е. процесс аппроксимации сводится к построению такой функции линии тренда, к которой с большей долей вероятности можно отнести значения выборки. Показатель относительной ошибки аппроксимации является адаптированной для динамических моделей величиной коэффициента вариации.
После проведения процедуры выравнивания и при уровне ошибки аппроксимации не более 35%, на основе имеющихся данных возможно составить прогноз на очередной период.
Метод аналитического выравнивания тренда подразумевает продолжение на графике значений независимой переменной t. Полученное уравнение тренда для результативного показателя - стоимость научно-технического продукта и рассчитанные по нему прогнозные значения на ближайшую перспективу носят оперативных характер, т.е. пригодны как первичный ориентир в управленческих целях [110, 115, 143].
Окончательное решение относительно прогноза может быть принято только после построения модели динамической регрессии и использования на его основе прогнозных значений объясняющих показателей.
В качестве исходных данных целесообразно использовать показатели, характеризующие научно-техническое развитие в ОВД Российской Федерации за период с 2004 по 2017 г.г. (табл. 3.7).
На основе разработанной матрицы парных коэффициентов корреляции (приложение 3.5), проведен анализ динамических показателей НТР. Результаты анализа указывают на высокую взаимосвязь практически между всеми факторами. Исключение составил временной признак t, значение которого менее 0,5. Это связано с неравномерностью роста стоимости научно-технического продукта (табл. 3.8).
В период с 2015 по 2017 год значения результативного показателя – стоимость научно-технического продукта снизилась по сравнению с предыдущими годами. Для отражения динамики стоимости научно-технического продукта данный показатель также включен в регрессионную модель.
Коэффициент детерминации для представленной динамической модели составил R2 = 0,89, аппроксимации – 0,21 что указывает на ее высокое качество объяснения влияния факторов на результативный показатель – стоимость научно-технического продукта в период с 2004 по 2017 годы.
Фактор х1 - сроки проведения НИОКР в динамической модели отражает положительное влияние на результативный показатель. То есть при увеличении сроков выполнения НИОКР на 1 месяц стоимость научно-технического продукта возрастет на 443 742,12 тыс. рублей. Также при увеличении сроков проведения НИОКР на 1% результативный показатель возрастет на 0,74%.
По данному фактору различия наблюдались и в кластерных регрессионных моделях. Динамический анализ подтвердил предположение о том, что увеличение сроков проведения НИОКР влияет на объемы выполняемых работ и, соответственно, на стоимость научно-технического продукта. Однако необходимо отметить, что получаемый в рамках НИОКР результат должен четко соответствовать требованиям заказчика и не усложнять параметры готового изделия, а сроки проведения НИОКР должны быть достаточными для выполнения работ по государственному контракту.
В динамической модели, в отличие от общей регрессионной модели, отмечается отрицательное влияние фактора х2 - число сотрудников НТО, сопровождающих ход выполнения НИОКР. То есть, чем меньше сотрудников, задействовано в выполнении НИОКР, тем выше стоимость научно-технического продукта. При увеличении числа сотрудников, сопровождающих НИОКР на 1 человека, результативный показатель снижается на 401,77 тыс. рублей. Одновременно при увеличении значения данного показателя на 1% стоимость научно-технического продукта снижается на 0,06% Такое несоответствие связано с двумя аспектами.