В. И. Аверченков, В. М. Кожухар, А. С

Вид материала

Документы

Содержание Список литературы

Подобный материал:

• Авторские публикации по алфавиту алексей Аверченков, 905.06kb.
• В. И. Аверченков; Брян гос техн ун-т. Изд. 2-е, стер. Брянск : Изд-во бгту, 2010. 267, 292.96kb.
• Новые поступления литературы за февраль 2012, 842.14kb.

В.И.Аверченков, В.М.Кожухар, А.С.Сазонова


ОЦЕНКА НАУЧНОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА


Рассмотрены проблемы оценки регионального научного потенциала. Выполнена оценка и ранжирование регионов ЦФО по значению научного потенциала.


Ключевые слова: научный потенциал, показатели научного потенциала, весовые коэффициенты, методы оценки, метод Дельфы.


Под научным потенциалом региона многими авторами понимается комплементарная совокупность его интеллектуальных, институциональных и материальных ресурсов, способных или способствующих генерированию и распространению новых знаний, а также эффективному заимствованию и усвоению полученного от других знания.

В последнее десятилетие научная общественность России начала проявлять повышенный интерес как к самой категории «научный потенциал», так и к методам его оценки. Среди работ, касающихся рассматриваемого вопроса, особого внимания заслуживают результаты указанных ниже авторов[1-3].

На сегодняшний день сбором, обработкой и представлением информации о научно-техническом потенциале вузов и научных организаций системы образования занимается Северо-Западный научно-методический центр Министерства образования Российской Федерации (СЗНМЦ). В результате работы СЗНМЦ были выпущены статистические и информационно-аналитические сборники: «Научный потенциал вузов и научных организаций Минобразования России»; «Научный потенциал вузов по федеральным округам Российской Федерации» и др., - а также создана система мониторинга научного, научно-технического и образовательного потенциала высшей школы, которая позволяет получать в динамике оценки изменения научного потенциала отдельного вуза, отдельных регионов и в целом системы высшего образования. На базе СЗНМЦ исследовательской группой Г.И.Дмитриева создана методика оценки научно-технического потенциала вуза, опирающаяся на статистические материалы Министерства образования и науки РФ и характеризующая деятельность подведомственных вузов. Между тем исследований о влиянии этого потенциала на экономику региона не проводилось.

Коллектив МИФИ[2] посчитал целесообразным использовать при оценке научно-технического потенциала вузов России ресурсную и результативную составляющие, т. е. не только ресурсные индикаторы деятельности вузов, но и те, которые отражают результат их деятельности - результат использования (востребованности) ресурсного потенциала, – что, по нашему мнению, некорректно. В составе ресурсной составляющей учтены только численность работников, занятых в научной деятельности, и их профессионально-квалификационная структура. Вне внимания исследователей осталась оснащенность современными техническими средствами, их релевантность и структура. В качестве основных индикаторов результативной составляющей научно-технического потенциала вузов рекомендуется учитывать:

• опубликованные книги, статьи, экспонаты, представляемые на выставках;
  
• показатели завершения диссертационных исследований, число диссертационных советов, количество защит диссертаций;
  
• показатели признания результатов научной деятельности вузов научной общественностью;
  
• количество премий, наград, дипломов;
  
• финансовые показатели: объем финансирования НИР по грантам, объемы финансирования хоздоговорных работ.
  

Н.В.Таганова в своем исследовании [3] сосредоточила внимание на оценке научного потенциала университетских комплексов, главенствующую роль в котором представляет кадровая составляющая научного потенциала.

Результаты анализа этих и других исследований по рассматриваемой проблеме позволяют сделать вывод о том, что отсутствует единство представления исследователей как по наименованию (и, следовательно, сущности) научного потенциала вузов, так и по составу индикаторов, характеризующих этот потенциал.

В то же время проблемы оценки и продуктивного использования имеющегося научного потенциала и его дальнейшего наращивания стоят перед страной и ее территориями как никогда остро. Это обусловлено такими обстоятельствами, как ожидаемый переход национальной экономики к шестому технологическому укладу, поиск путей выхода из мирового финансового кризиса и др. Проблема оценки регионального научного потенциала концептуально состоит из двух подпроблем. Первая - в отборе минимально необходимого и достаточного количества сущностных и независимых друг от друга факторов, всесторонне отражающих научный потенциал, выражаемых информационно обеспечиваемыми показателями. Вторая – в свертке этих показателей в один обобщающий, релевантно характеризующий рассматриваемую комплексную характеристику. Высокие значения этой характеристики вносят весомый вклад в инвестиционную привлекательность региона, выступают значимым средством территориального маркетинга и т.д.

С учетом сложности описанных процессов представляется естественным и очевидным, что сформировать совокупность рассматриваемых факторов можно только экспертным путем. На первом этапе исследования оценки влияния различных факторов проводились усилиями семи экспертов. Привлечение даже столь ограниченного числа экспертов показало значительный разброс представлений о сущности научного потенциала региона и наборе выражающих его факторов. Из соображений информационной обеспеченности первоначально было решено включить в рассматриваемую совокупность восемнадцать факторов, представленных в табл.1 (графа 1). Критический анализ этой совокупности привел к заключению, что она охватывает не только упомянутые ресурсные характеристики региона, но и факторы-условия реализации ресурсов, выражающие научный потенциал. В последующем эта совокупность, с одной стороны, сужалась, а с другой - к ее формированию, с целью недопущения неучета важных факторов, привлекались дополнительные эксперты.

Свертка частных ресурсных характеристик в единый обобщающий показатель может быть осуществлена на основе двух известных подходов. Один из них основан на использовании коэффициентов весомости частных характеристик в обобщающем показателе. Второй предполагает построение площадных диаграмм - «роз». Оба подхода характеризуются определенными достоинствами и недостатками. Однако единым и неустранимым недостатком обоих подходов является то, что обобщающий показатель, с одной стороны, не поддается особой смысловой интерпретации, а с другой стороны, что обусловлено первой, - безразмерен, так как интегрирует разнородные характеристики, измеряемые в абсолютных и/или относительных натуральных единицах измерения. Преимуществом подхода, основанного на весовых коэффициентах, является определенная устойчивость получаемых значений при повторных оценках с использованием единожды определенных весов. Но его недостатком является субъективность, обусловленная экспертным вкладом в измерения. Этого недостатка лишен подход, основанный на построении площадных диаграмм. Но его «родовым» недостатком является неустойчивость получаемых значений при практически неизбежном использовании при повторных оценках разных масштабов площадных диаграмм. Полученные значения оценок в целом пригодны только для ранжирования территорий по значению научного потенциала в рамках одного и того же измерения.

Исходя из изложенных соображений был выбран подход, основанный на определении весовых коэффициентов. В рамках этого подхода возможно использование двух разных экспертных методов. В основе одного из них лежит метод анализа иерархий (МАИ), предложенный Т.Саати. Для уменьшения субъективности полученных с его помощью весов возможна их объективизация путем усреднения значений, полученных несколькими экспертами. В основе другого лежит прямое назначение весов экспертами с последующим их согласованием при помощи итерационной процедуры, предусмотренной методом Дельфы.

Использование МАИ для оценки весов факторов, характеризующих научный потенциал региона, показало, с одной стороны, отсутствие достаточно подготовленных экспертов, знакомых с методом Саати и способных представить внутренне согласованные оценки, удовлетворяющие требованиям проверки на транзитивность. В связи с этим процедура проверки оценок попарного экспертного сравнения включенных в оценочную совокупность факторов на транзитивность не проводилась. С другой стороны – большой разброс значений оценок, видимый из табл.1 (графы 2-5), который было решено согласовать процедурой метода Дельфы. С этой целью на втором туре экспертам были розданы результаты первого тура оценивания (при помощи МАИ) и предложено назначить новые веса факторов с учетом этих результатов. Итоговые значения весов факторов приведены в табл.1 (графа 6).

Таблица 1

Результаты экспертного оценивания весомости факторов, характеризующих научный потенциал, доли единицы

Фактор	Значение вклада фактора при использовании метода Дельфы
	1-й тур (МАИ)					2-й тур
	Макси-мальное	Мини-мальное	Среднее арифме-тическое	Медиан-ное
1	2	3	4	5		6
Объем НИР научного учреждения	0,146	0,020	0,077	0,081		0,082
Число научных учреждений	0,124	0,010	0,052	0,033		0,053
Численность исследовательского персонала	0,113	0,012	0,052	0,037		0,057
Численность докторов наук	0,193	0,049	0,101	0,092		0,097
Численность кандидатов наук	0,095	0,020	0,060	0,061		0,068
Число докторантов	0,083	0,022	0,048	0,044		0,052
Число аспирантов	0,067	0,013	0,032	0,028		0,036
			Окончание табл.1
1	2	3	4		5		6
Число соискателей	0,069	0,011	0,026	0,018		0,023
Число защищенных докторских диссертаций	0,124	0,029	0,072	0,059		0,070
Число защищенных кандидатских диссертаций	0,075	0,019	0,044	0,036		0,056
Число специализированных советов по защите	0,144	0,018	0,050	0,031		0,046
Стоимость оборудования вузов	0,109	0,018	0,062	0,064		0,065
Количество полученных охранных документов на интеллектуальную собственность	0,109	0,017	0,069	0,082		0,067
Количество научных публикаций	0,052	0,008	0,026	0,027		0,033
Количество отличий за научную деятельность (премии, награды)	0,072	0,012	0,032	0,027		0,048
Количество научных экспонатов на выставках	0,140	0,015	0,065	0,047		0,054
Число вузов	0,177	0,021	0,078	0,059		0,052
Число специальностей в вузах	0,096	0,032	0,054	0,049		0,041