CC BY
18
_______Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2015. № 3 (15)
УДК 001:331.108.5 © Н. В. Баша
Н. В. Баша
АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ НА ОСНОВЕ МНОГОМЕРНОЙ ИЕРАРХИИ ЦЕЛЕЙ
В статье рассматривается проблема эффективного управления и оценки научных работ. Обнаруживается недостаточность применения метода анализа иерархий для оценки научной деятельности с точки зрения различных уровней экономики. Предлагается управление научноисследовательской деятельностью на основе матричного многомерного пространства. Разрабатывается алгоритм анализа многомерной иерархии целей в научном пространстве.
Ключевые слова: научная деятельность, НИИ, управление эффективностью, метод анализа иерархий, алгоритм.
1
Введение.
На современном этапе развития • страны приоритетным для отечественной экономики становится постоянное технологическое обновление повышение технологического уровня всех без исключения отраслей экономики. Важное значение приобретают научноисследовательские организации, в связи с чем на первый план выходит проблема эффективного управления и оценки научных работ.и качественное.
С другой стороны, статистические данные свидетельствуют о диспропорциях между ростом затрат на научную деятельность и показателями ее результативности, пример которых был озвучен Президентом РФ в ежегодном Послании Федеральному собранию: «Сегодня у нас в среднем из 265 полученных научных результатов только один -только один - становится объектом правовой охраны. Вклад добавленной стоимости, которая образуется от оборота интеллектуальной собственности, в ВВП России - менее одного процента». Для сравнения в США данный показатель составляет 12% [8].
Учитывая низкую отдачу от финансирования научной деятельности, принципиально необходима реструктуризация системы управления в научно-исследовательских организациях, то есть создание эффективного организационно-
экономического механизма управления НИОКР.
Управление научной деятельностью представляет собой сложный процесс. В литературе подобного типа задачи рассматриваются путем построения иерархий, дерева решений, причинно-следственной диаграммы и др. В частотности, метод анализа иерархий (МАИ) позволяет структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения [9, 6].
2. Проблемная ситуация.
Необходимо учитывать, что МАИ применяется только для одноцелевых задач, не рассматривая проблему выбора в многомерном пространстве. Для примера обратимся к следующей задаче: разработка и продажа передатчика научноисследовательским институтом (НИИ) Российской Федерации по договору в организацию за границей. Для подобного типа задач необходимо оценить цели каждой из вовлеченных сторон, интере-
сы и ограничения, налагаемые участниками. Для НИИ целью является получение максимальной прибыли, получение интеллектуальных прав на разработанную технологию, которая может быть использована и иметь коммерческий успех на внутреннем или мировом рынке, а также являться заделом или продолжением выполняемой научной работы [7, 3, 4].
Если рассматривать данную задачу со стороны государства, то, также стремясь к увеличению экспорта наукоемкой продукции, государство накладывает ограничения на продукцию и технологии, которые можно экспортировать в третьи страны, тем самым охраняя интересы безопасности государства, избегая утечки за границу технологии, превосходящей используемые в стране. Такие ограничения описываются в общедоступных Указах Президента РФ для различного вида технологий и продукции (ядерной, химической, двойного применения и др.), а также их характеристик [1]. Таким образом, через региональные и федеральные таможенные службы, а также службы экспортного контроля накладываются ограничения, которые необходимо учитывать при выборе альтернатив научных работ в НИИ и заключении международных договоров. В то же время интересы зарубежного заказчика противоположны: максимально
низкая цена за продукцию, сокращенное время разработки, интерес в получении новых технологических разработок.
Из примера видно, что для учета целей всех участников процесса научной деятельности и налагаемых ими ограничений, использование общеизвестного одноцелевого метода анализа одномерных иерархий недостаточно.
3. Метод и алгоритм.
В статье рассматривается актуальная задача применения метода анализа иерархий для многомерных структур с множеством целей, которые не только дополняют друг друга, но и могут быть противоположными.
Принципиально важным в системе управления деятельностью научной организации является многомерность значений достигаемых показателей, от которой и зависит эффективность деятельности научной организации. Для этого предлагается матричное многомерное пространство
27
Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2015. № 3 (15)
управления научно-исследовательской деятельностью. Многомерная классификация помогает сформировать знание для каждого уровня управления научной деятельностью, которое и является основой для дальнейшего применения в про-
граммных средствах и методах поддержки приня тия решения [5].
Представим многомерную систему показате лей матрицей Мг:
мг
т\\ ти ■■■ту,
т2\ т22 ••• т2к
т11
т12 ••• т1к
где к - уровни экономики в управлении научной деятельностью (микро, мезо, макро, мега и др.),/ - группы показателей (показатели научнотехнологического уклада, коммерциализации, ресурсного обеспечения и др.).
Сбалансированные в таблице многомерные данные о деятельности научной организации отражают результаты текущей деятельности. Для
управления эффективностью такой деятельности предлагается одновременно построить вторую матрицу с теми же показателями, но на основе целей стратегического, тактического и оперативного управления НИИ. Матричное представление целевого пространства имеет вид Zt:
=
Z11
z21
z12 ••• z1k z22 ••• z2k
zii
zl2 ••• zlk
Очевидно, что в процессе научной деятель ности может возникать отклонение реальных мет рик от целевых, которое можно представить мат
рицеи
~ D = Zt- М
Конечно, одновременно обеспечить ресурсами (финансовыми, материальными, человеческими, и особенно интеллектуальными, информационными и т.д.) невозможно, так как масштабы затрат на них существенно превышают прибыль и
возможные инвестиции научных организации.
Для решения задачи обеспечения адресного распределения ресурсов, обеспечения достижения целей различных участников научной деятельности, учета налагаемых ограничений на осуществление научной работы в многомерной системе показателей представим авторский алгоритм (рис. 1):
28
Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2015. № 3 (15)
Рис. 1. Блок-схема алгоритма
29
Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2015. № 3 (15)_
Руд - характеристика целевых показателей научной работы,
Zpy-д- значимость научной работы, j - номер научной работы,
/' - номер показателя в научной работе, к - число уровней,
N - число научных работ,
М - суммарное число измерений,
2п1 - знание о выполнении ^-уровня, является основой для принятия решения о:
- подготовке документов /?уд (в том числе и автоматически);
- о доработке научной работы.
1п2 - решение об участии в научной рабо-те/отказе от участия.
Отметим, что принципиальным отличием разработанного алгоритма является учет многомерности целей стейкхолдеров научной деятельности в дополнительном цикле по индексу к, который является инструментом перехода к альтернативным критериям участников научной деятельности. Не менее важно, что альтернативные цели могут достигаться не только отличающимися численно весами предпочтений, но и противоположными по знаку коэффициентами, отражающими несовпадение интересов.
Предложенный алгоритм анализа научной работы в многомерном пространстве показателей может являться основой для систем поддержки
принятия решений, а также выбора таких тем и направлений научных работ, которые обеспечат адресное распределение ресурсов, достижение приоритетных целей с точки зрения прямых и косвенных участников научной деятельности на различных уровнях экономики.
4. Заключение.
Таким образом, данный алгоритм, применяемый для многомерных структур, дает возможность рассматривать научную деятельность как с точки зрения научной организации (и ее сотрудников), так и с точки зрения администрации города, региона, страны, а также иностранных участников научной деятельности [2]. Преследуемые цели, накладываемые ограничения, показатели оценки, критерии, их весовые коэффициенты, получаемые эффекты на каждом из уровней отличаются, но они находятся в прямой или косвенной зависимости друг от друга, так как выполнение научной работы невозможно лишь силами одного конкретного уровня, что делает принятие решений только лишь на одном из уровней, без учета целей и ограничений других уровней, неэффективным. Предложенный алгоритм принятия решения разрешает указанную проблемную ситуацию, позволяя достигать приоритетные цели с точки зрения участников научной деятельности на различных уровнях экономики благодаря адресному распределению ресурсов.
Библиографический список
1. Баша, Н.В. Классификация показателей эффективности НИОКР по уровням управления научной деятельностью [Текст] / П.П. Томша, О.С. Лобанов // Современные проблемы науки и образования. 2014. - № 3. - С. 338.
2. Баша, Н.В. Модель управления НИОКР в научно-исследовательских организациях [Текст] /
О.С. Лобанов, А.А. Остроумов // Международный научно-исследовательский журнал. - 2014. - №112 (30). - С. 6-8.
3. Индикаторы науки: 2014: статистический сборник. - Москва: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2013. - 400 с.
4. Лобанов, О.С. Трансформация информационного пространства исполнительных органов государственной власти Санкт-Петербурга как системный процесс [Текст] / Н.В. Баша, П.П. Томша // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 3. - С. 328.
5. Минаков, В.Ф. Метод анализа многомерных иерархий [Текст] // Nauka-Rastudent.ru. 2015. -№ 7 (19). - С. 31.
6. Минаков, В.Ф. Обобщенная экономико-математическая модель распространения и замещения инноваций [Текст] / Т.Е. Минакова, А.Ш. Галстян, А.А. Шиянова // Экономический анализ: теория и практика. - 2012. - № 47. - С. 49-54.
7. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на период до 2030 года [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://government.ru/media/files/41d4b737638b91da2184.pdf, свободный.
8. Руководство по измерению научной и научно-технической активности [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.uis.unesco.org/Library/Documents/OECDOsloManual05_rus.pdf, свободный.
9. Щербаков, В.В. Глобализация экономики, региональная интеграция, влияние этих процессов на положение трудящихся государств-участников СНГ // Общество и экономика. - 2002. - № 2. - С. 7.
30
_________Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2015. № 3 (15}___________
References
1. Basha N.V., Tomsha Р.Р., Lobanov O.S. Klassifikaciacia pokazatelei effektivnosti NIOKR po urov-niam upravlenia nauchnoi deiatelnostiu [The classification of R&D performance indicators by management levels of scientific activity]. Modern problems of science and education, 2014, № 3, p. 338.
2. Basha N.V., Lobanov O.S., Ostroumov A.A. Model upravleniya NIOKR v nauchno-issledovatelskih or-ganizaziyah [R&D Management Model of research organizations]. International Research Journal. 2014. № 11-2 (30). p. 6-8.
3. Indikatory nauki: 2014: staticticheskiy sbornik [Indicators of science: 2014: statistical publication]. Moscow: National Research University "Higher School of Economics", 2013, 400 p.
4. Lobanov O.S., Basha N.V., Tomsha P.P. Transformazia informazionnogo prostransta ispolnitelnyh or-ganov gosudarstvennoi vlasti Sankt-Peterburga как sistemniy process [The transformation of the information space of the executive authorities of St. Petersburg as a system process]. Modern problems of science and education, 2014, № 3, p. 328.
5. Minakov V.F. Metod analisa mnogomernyh ierarhiy [The method of analysis of multi-dimensional hierarchies]. Nauka-Rastudent.ru, 2015, № 7 (19), p. 31.
6. Minakov V.F., Minakova T.E., Galstyan A.A., Shiyanova A.A. Obobschennaya economiko-matematicheskaya model rasprostranenia I zameschenia innovaziy [Generalized economic-mathematical model of innovation and substitution]. The economic analysis: theory and practice, 2012, № 47, p. 49-54.
8. Prognoz nauchno-tehnologicheskogo razvitia Rossiiskoy Federazii na period do 2030 goda [Forecast of Scientific and Technological Development of the Russian Federation for the period up to 2030]. Mode of access: http://government.ru/media/files/41d4b737638b91da2184.pdf, free.
9. Rukovodstvo po izmereniyu nauchnoi i naucho-tehnicheskoi aktivnosti [Guidelines for the measurement of scientific and technical activity]. Mode of access:
http://www.uis.unesco.org/Library/Documents/OECDOsloManual05_rus.pdf, free.
10. Shcherbakov V.V. Globalisazia ekonomiki, regionalnaya integraciya, vliyanie etih processov na polozhenie trudiaschihsia gosudarstv-uchastnikov SNG [Economic globalization, regional integration, the impact of these processes on the situation of workers of CIS countries] // Society and Economy, 2002, № 2, p 7.
ALGORITHM OF RESEARCH AND DEVELOPMENT MANAGEMENT ON THE BASIS OF A MULTIDIMENSIONAL
HIERARCHY OF OBJECTIVES
Natalia V. Basha,
postgraduate, Saint Petersburg State Economic University
Abstract. The article discusses efficient management and evaluation of scientific activities. Insufficiency of hierarchy analysis method for evaluation of the scientific activity in terms of the different levels of the economy is stated. A matrix of multidimensional space for research and development management is proposed. Analysis algorithm for multidimensional hierarchy of goals in the scientific area is developed.
Keywords: research and development, research institutes, performance management, hierarchy analysis method, the algorithm.
Сведения об авторе:
Баша Наталья Вячеславовна - аспирант Санкт-Петербургского государственного экономического университета (г. Санкт-Петербург, Российская Федерация), e-mail: nat_spb_@mail.ru.
Статья поступила в редакцию 01.09.2015.
31
