CC BY
16К вопросу об автоматизированной оценке эффективности деятельности личного состава Вооруженных Сил
С.А. АНТИПОВА, кандидат физико-математических наук
Полковник О.М. ТЛЯШЕВ, кандидат технических наук
АННОТАЦИЯ
ABSTRACT
Представлены общие архитектурные принципы проектирования системы оценки эффективности сотрудников, коллективов и организаций на основе обработки разнородных данных, в том числе с учетом их вариативности и специфики. Рассмотрены факторы риска внедрения и использования единой системы оценивания и пути их минимизации.
The paper presents the general architectural principles of designing the system of assessing the effectiveness of staffs, collectives, and organizations on the basis of heterogeneous data processing, including with regard to their variability and specifics. It examines the risk factors involved in the introduction and employment of a uniform assessment system and ways of minimizing them.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
KEYWORDS
Служебная деятельность, личный со- Official activity, personnel, effectiveness
став, показатель эффективности, рейтин- index, rating evaluation, data, automation,
говая оценка, данные, автоматизация, ин- information system. формационная система.
В НАСТОЯЩЕЕ время проводится большое количество теоретических и практических исследований, посвященных формированию и использованию ключевых показателей эффективности (key performance indicators, KPI) деятельности персонала частных компаний и государственных служащих.
Расчет КР1 становится одним из важнейших и широко используемых инструментов не только оценки качества различных видов деятельности специалистов, предприятий и административных образований, но и управления человеческими ресурсами в условиях имеющихся ограничений и возможностей. Целью подобного подхода является построение объективной и открытой системы регулирования сложных организационных (организационно-технических) процессов, а одним из важных следствий — повышение мотивации сотрудников и их ориентированности на результат. Вместе с тем для получения актуальных КР1 сначала необходимо собрать высококачественные данные, а также выбрать (разработать) адаптированное к специфике деятельности организации специальное программное обеспечение (СПО) с гибкой методической основой внутри. Без необходимого набора данных и инструментов их углубленной обработки невозможно выявлять сложные зависимости, формировать качественные аналитические отчеты и, следовательно, принимать правильные управленческие решения. А в свою очередь, темп и уровень развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) обуславливает возможность форсирования процесса перехода от использования традиционных (бумажных и табличных) способов обработки информации к аналитическим масштабируемым платформам ведомственного (межведомственного) уровня со встроенными методами статистического моделирования, возможностями углубленного анализа данных, прогнозирования на основе машинного обучения.
Прежде чем приступить к непосредственному анализу целесообразных направлений автоматизации персонифицированной и коллективной
оценки эффективности служебной деятельности личного состава (военнослужащих и гражданского персонала) Вооруженных Сил Российской Федерации целесообразно обратить внимание на мировой опыт и практику крупных зарубежных и отечественных 7Т-компаний в данной области.
В контексте масштабной реализации политики социального управления наиболее интересен и ценен опыт КНР, особенно научно-практические достижения по формированию рейтинговых оценок административно-хозяйственных образований (автономных районов, муниципалитетов, городов и провинций), национальных университетов и военных академий, социальных кредитных рейтингов организаций и граждан1'2.
Предпосылки, основы и этапы реализации такой политики были закреплены в 2014 году на высшем законодательном уровне в различных концептуальных документах, начиная с Плана строительства системы социального кредитования (2014— 2020), заканчивая 14-м пятилетним Планом национального экономического и социального развития (2021 — 2025)3, а также отмечены в стратегически важных высказываниях лидера государства и партии Си Цзиньпина, определяющих вектор дальнейшего развития системы социального кредита. Так, например, именно в 2014 году было объявлено, что необходимым условием устойчивого экономического роста и, следовательно, социальной и политической стабильности является осуществление своей деятельности всеми гражданами страны, участниками рынка и государственными органами на принципах законопослушности, честности, надежности и добросовестности.
Запущенная в 2017 году платформа Credit China4 предоставила правительству возможность «похвалить» за честность и «наказать» за недо-
бросовестность как организации, так и частных физических лиц. Она в основном отвечает за продвижение кредита и выпуск информации, используя публичную кредитную историю, предоставляемую подразделениями — членами Совместной межведомственной комиссии по построению системы социального кредита. Система управляется Национальной комиссией по развитию и реформам и Народным банком
Китая, размещается на базе Национального центра общественной кредитной информации и технически поддерживается Национальным информационным центром и иными ключевыми правительственными организациями и партнерами (рис. 1). Интеграция облака и высокоскоростных беспроводных сетей является одной из особенностей интеллектуальной и всеобъемлющей цифровой инфраструктуры платформы.
Рис. 1. Ключевые элементы системы социального кредита КНР
Причем стек используемых информационных технологий многообразен (рис. 2) и включает большие данные, системы распределенного реестра, искусственный интеллект, передовые решения в области кибер-безопасности, беспроводных технологий, интернета вещей и др. Технология больших данных требует высококачественных методов моделирования, обеспечивающих их эффективную организацию и хранение, что, в свою очередь, позволяет достичь оптимального баланса про-
изводительности (быстрые запросы с низкой пропускной способностью ввода-вывода), стоимости (уменьшить ненужную избыточность данных), эффективности и качества (хорошие модели данных делают статистику данных более согласованной и уменьшают вероятность ошибок вычислений).
В соответствии с политикой Китая крайне важно создавать и развивать передовые технологии для стимулирования экономического роста, удовлетворения насущных потребностей
Рис. 2. Базовые информационные технологии систем рейтинговой оценки
страны и улучшения благосостояния людей. Действительно, успех в достижении процветания нации зависит не только от развития науки и образования, но и от прозрачности методов социального управления, результатов поиска, отбора и механизмов поддержки талантливых и добросовестных граждан, которые и способствуют этому успеху.
В мае 2021 года в Пекине прошел 10-й национальный конгресс Китайской ассоциации науки и технологий, где Си Цзиньпин выступил с важной речью, в которой подчеркнул неотделимость технологических инноваций от долгосрочных инвестиций в научно-технический персонал5. По его мнению, необходимо сформировать реальные рейтинги научно-технических проектов, установить новые стандарты, а также ускорить создание системы оценки научных и технологических талантов с беспристрастным и прозрачным механизмом оценки их производительности, способностей, инновационной ценности в свете усиливающейся военно-гражданской интеграции науки и технологий.
Несмотря на очевидную конфиденциальность в вопросах применения различных методических и инструментальных подходов к формированию рейтинговой оценки военнослужащих Народно-освободительной армии Китая (НОАК), в некоторых китайских СМИ кратко освещался такой опыт применительно к личному составу резервных сил, где лицам, имеющим высокий кредитный рейтинг AAA (модельный уровень добросовестности) или AA (отличный уровень добросовестности), предусматриваются определенные поощрения и преференции6.
Кроме того, на 29-м заседании Постоянного комитета 13-го Всекитайского собрания народных представителей 10 июня 2021 года был принят Закон КНР о защите военного статуса, прав и интересов7. Примечательно, что термин «солдаты», упомянутый в этом законе, относится к офицерам, сержантам, призывникам и другому персоналу, служащему в НОАК. Солдаты — профессия, наиболее уважаемая китайским обществом. В свою очередь, государство предоставляет
им определенные формы адресной социальной поддержки, зависящие от их статуса и прав, профессионального уровня, обязанностей и имеющихся заслуг.
Так или иначе государство продолжает усиливать информатизацию кадровой работы военной службы, принимает превентивные меры для реализации технологических решений и способов обмена информацией между соответствующими ведомствами, способствует модернизации технологий сбора, обработки, передачи и хранения личных данных с акцентом на повышение их качества и объективности. Все эти и иные меры отражены в Законе Китайской Народной Республики о военной службе, пересмотренном на 30-м заседании Постоянного комитета 13-го Всекитайского собрания народных представителей 20 августа 2021 года8.
Периодический обязательный ско-ринг персонала довольно жестко закреплен и в кредитно-финансовой сфере, IT-секторе различных международных компаний, где цена за низкую эффективность и недоброкачественность измеряется многомиллионными контрактами с заказчиком, потерей рынка и прибыли. Наиболее известная в нашей стране методика оценки специалистов высшего звена управления и кандидатов, претендующих на данные позиции — SberQ, разработанная ПАО «Сбербанк»9. В наборе инструментов SberQ используется психодиагностика и абстрактная симуляция рабочего дня с различными нестандартными ситуациями, на выходе формируется комплексный аналитический отчет, по результатам которого может быть принято решение о соответствии кандидата должности. Популярными инструментами оценки эффективности персонала, пользующимися спросом у крупных международных компаний и финансовых организаций (Google, Intel, IBM, Lockheed Martin, DARPA,
World Bank и др.), адаптированных к специфике их деятельности на основе бесшовной интеграции с различными библиотеками, сервисами, системами, значатся такие платформы, как Zenefits, IBM Talent Management, Automatic Data Processing. Специальное программное обеспечение SAP Analytics Cloud, Tableau Software, QlikView, Spotfire, MicroStrategy, Yandex DataLens используется в качестве инструментов аналитики и визуализации данных.
В нашей стране на высшем государственном уровне также закреплен ряд целей-акселераторов, способствующих устойчивому поступательному движению на пути научно-технологического развития. Это прежде всего отражено в Указе Президента Российской Федерации от 2 июля 2021 года № 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации», где определено помимо всего прочего «создание национальной системы оценки результативности научной, научно-технической и инновационной деятельности»10. Еще раньше, в марте 2018 года, Президентом Российской Федерации В.В. Путиным в ежегодном послании к Федеральному собра-нию11'12 была отмечена необходимость перестройки всей системы государственной службы на основе принципов оценки ее эффективности за счет циф-ровизации и применения передовых методов скоринга в целях обеспечения прозрачности, повышения ответственности должностных лиц и качества отбора профессиональных кадров во всех сферах. При этом «применение системы комплексной оценки деятельности государственных гражданских служащих с использованием ключевых показателей эффективности и общественной оценки их деятельности» было закреплено Указом Президента РФ № 601 еще 7 мая 2012 года13.
В соответствии с вышеперечисленными, а также иными нормативно-правовыми актами в различных
министерствах и ведомствах государства проводится целенаправленная трансформация кадровой политики. Так, например, Министерством труда и социального развития РФ в 2016 году была разработана «Методика оценки эффективности и результативности профессиональной служебной деятельности государственных гражданских служащих, реализующих контрольные (надзорные) функции»14, результаты применения которой явным образом влияют на размер материального стимулирования и кадровые решения в отношении работников.
Детализированное раскрытие различных показателей, индикаторов и критериев с целью проведения оценки управленческой деятельности руководителей территориальных органов МВД России также регламентируется соответствующей методикой15. Важно отметить, что методические приемы, а также информационные платформы рейтинговой оценки эффективности управленческой деятельности постоянно совершенствуются. Кроме того, периодически издаются нормативные правовые акты, в которых закрепляются и обновляются разнообразные индикаторы оценки должностных лиц различных уровней и категорий.
В Вооруженных Силах нашей страны к вопросам качества подготовки военнослужащих и эффективности служебной деятельности всегда относились с особым вниманием. Система проведения и оценки боевой и профессионально-должностной подготовки военнослужащих регламен-
тируется положениями Федеральных законов и Указов Президента Российской Федерации, касающихся вопросов военного строительства, постановлений Правительства Российской Федерации, определяющих отдельные вопросы деятельности ВС РФ, общевоинских уставов ВС РФ, требованиями приказов и директив Министра обороны РФ и его заместителей, боевых уставов, наставлений и руководств, организационно-методических указаний на учебный год, приказов главнокомандующих (командующих) видами (родами войск) ВС РФ, командующих (командиров) объединений (соединений, воинских частей), инструкций по проведению инспекторских, итоговых и контрольных проверок, программ подготовки отдельных воинских подразделений, сборников нормативов по боевой подготовке и множества других документов. Регулярно подводятся итоги подготовки как отдельных военнослужащих, так и различных структурных подразделений. С определенной периодичностью проводятся аттестации военнослужащих, проходящих службу по контракту, а также федеральных государственных гражданских служащих. Регламентирован и постоянно совершенствуется порядок проведения комплексной оценки результатов труда гражданского персонала, занимающего научные и профессорско-преподавательские должности в научно-исследовательских организациях и высших военных учебных заведениях Минобороны России.
Так или иначе государство продолжает усиливать информатизацию кадровой работы военной службы, принимает превентивные меры для реализации технологических решений и способов обмена информацией между соответствующими ведомствами, способствует модернизации технологий сбора, обработки, передачи и хранения личных данных с акцентом на повышение их качества и объективности.
Отдельные направления сбора и учета результатов подготовки и тестирования военнослужащих и гражданского персонала уже автоматизированы. В частности, созданы, функционируют и развиваются автоматизированные системы управления военным образованием и боевой подготовкой. В автоматизированных системах мобилизационного развертывания и ресурсного обеспечения содержатся в актуальном состоянии значительные данные о личном составе, вплоть до каждого военнослужащего, о прохождении им службы, всех видах обеспечения, состоянии здоровья, спортивных и научных достижениях. Ежегодно с использованием специальных автоматизированных рабочих мест проводятся исследования психологического состояния действующих военнослужащих. В военных комиссариатах всех субъектов Российской Федерации в обязательном порядке в форме комплексного обследования и тестирования для определения пригодности к военной службе и подготовке по военно-учетным специальностям осуществляется профессиональный психологический отбор призывников.
Таким образом, накапливается огромный объем данных, требующих централизованного хранения и совместного анализа. Объективно требует решения задача создания единой автоматизированной системы сбора, обработки данных и формирования интегральных оценок показателей эффективности деятельности должностных лиц (специалистов) и подразделений ВС РФ. Решение указанной проблемы позволит обеспечить постоянное непрерывное обновление данных о личном составе и сотрудниках ведомства, оперативно получать при необходимости любые персональные сведения и статистические выборки, осуществлять комплексную аналитику, выявлять характерные
существенные зависимости эффективности деятельности сотрудников, коллективов и структурных подразделений от различных факторов (параметров) времени, места дислокаций и сопутствующих условий.
В конечном счете это позволит построить «интеллектуальную» систему поддержки принятия решений командирам и начальникам различных уровней в части вопросов повышения эффективности использования кадрового потенциала, а также обеспечить возможность выстраивания рациональных стратегий профессионального роста военнослужащих и лиц гражданского персонала.
В данной работе не делается акцент на нормативно-правовых и этических вопросах построения оценок эффективности различных категорий личного состава и сотрудников ВС РФ. Наибольшее внимание уделено информационно-техническим аспектам достижения необходимого качества функционирования систем накопления, обработки, анализа данных и подготовки обоснованных рекомендаций с целью принятия управленческих решений по повышению эффективности функционирования как отдельных должностных лиц, так и структурных подразделений, воинских формирований и различных организаций Министерства обороны.
Не лишним будет отметить, что перечень должностных обязанностей военнослужащих и гражданского персонала ВС РФ периодически уточняется. Появляются новые формы и способы вооруженной борьбы, комплексы, средства и образцы вооруженного (силового) противоборства. Военные специалисты обязаны получать новые знания и стремиться к овладению современными профессиональными навыками. Возрастает многообразие и численность воинских учетных специальностей. Перечисленные факторы дополнительно существенно ус-
ложняют проблему оценки эффективности деятельности военнослужащих (специалистов), что также указывает на невозможность проведения в будущем ее «ручного» расчета и анализа.
Назначение и специфика любой информационной системы определяют ее архитектурное решение, структуру, состав и характеристики компонентов системы, их функции, порядок и инструменты интерфейсного взаимодействия. Так, например, открытость и аддитивность в настоящее время — это непреложные требования к архитектуре сложных многоуровневых территориально-распределенных развивающихся систем обработки разнородных данных.
В последние несколько лет мы стали свидетелями взрывного роста объема формируемых и обрабатываемых данных в самых различных областях. Такая тенденция характерна и для многих структурных подразделений военного ведомства и будет только усиливаться. Если подойти к вопросу об автоматизированной оценке показателей эффективности деятельности военнослужащих и гражданского персонала ВС РФ с точки зрения разработки полноценной информационной системы, то целесообразнее начать
с выбора наиболее предпочтительного типа архитектуры информационной системы, учитывая специфику формирования исходных данных и их конфиденциальный характер.
Подход на основе многослойной распределенной архитектуры (рис. 3) широко распространен при структурировании информационной системы (в соответствии с регламентированными и ожидаемыми характеристиками качества16), которая, как правило, имеет пользовательский интерфейс, заданную логику в соответствии с моделью предметной области и базу данных. В этой модели предусматриваются различные компоненты пользовательского интерфейса, которые могут быть приложением, веб-страницей, API или командной строкой; эти компоненты взаимодействуют с логическим слоем модели, который содержит правила и рабочие потоки; и, наконец, есть слой, который отвечает за хранение и извлечение данных. Фундаментом такой системы должно являться масштабируемое, гибкое и производительное хранилище данных. Это обусловливает выработку достаточно жестких требований в задаче выбора систем управления базами данных (СУБД) и сервера баз данных.
Рис. 3. Общий вид многослойной архитектуры и ее основные свойства
Вопрос о выборе модели данных, в том числе в контексте вышеупомянутой цели, является одним из существенных на самом начальном этапе проектирования, базовые или основные типы данных должны быть учтены заранее, а механизмы расширения типов данных задокументированы. К слову сказать, Линус Торвальдс, разработчик ядра Linux, упомянул о важности моделирования данных в одном из своих известных высказываний: «Плохие программисты заботятся о коде, а хорошие программисты заботятся о структуре данных и взаимосвязях между данными»17.
В части реализации функциональных возможностей важно чуть более подробно остановиться на способах масштабируемости. Под вертикальным масштабированием предполагается наращивание мощности существующего оборудования (физического или виртуального) или программного обеспечения путем добавления ресурсов. Типичный пример такого подхода — оснащение сервера дополнительной памятью, процессорами или жесткими дисками, которое ограничено максимальной емкостью системы — физической или виртуальной. Горизонтальное масштабирование знаменует другой подход к проблеме. Вместо того чтобы наращивать ресурсы сервера, увеличивается количество серверов. Например, базы данных (БД) типа NoSQL зачастую предлагают компромисс, смягчая требования свойств атомарности, непротиворечивости, изолированности и надежности, жестко закрепленных для реляционных СУБД, ради более гибкой модели данных, которая допускает горизонтальное масштабирование. Благодаря этому БД NoSQL — предпочтительный выбор для использования в системах с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, в которых требуется горизонтальное масштабирование. Современные способы про-
ектирования ориентированы чаще всего именно на этот вариант, но это не значит, что вертикальное масштабирование не валидно, так как может применяться для определения идеальной конфигурации ресурсов системы с последующим масштабированием по горизонтали.
Кроме того, помимо всего прочего стандартными требованиями, предъявляемыми к СУБД и к серверу баз данных, являются кроссплатфор-менность, распределенность (возможность хранить фрагменты базы данных в различных узлах сети и обращаться к ним с помощью единой среды), применение сетевых протоколов, контроль использования памяти (архивирование, подготовка резервных копий), наличие встроенных средств проектирования, обеспечение высокой производительности, надежности, многоуровневая защита данных и т. д.
Ключевые архитектурные особенности программной составляющей рассматриваемой информационной системы можно продемонстрировать на фрагменте схемы взаимодействия отдельных базовых компонентов (рис. 4).
Очевидно, что разработка многокомпонентной информационной системы предполагает отказ от монолитности программного обеспечения, предусматривающей развертывание системы через единое приложение, в пользу проектирования микросервисной архитектуры. Последствие программной ошибки для монолитной системы — потеря большого количества данных из-за высокой вероятности сбоя, в то время как микросервисы могут быть запущены на одном или на нескольких физических серверах независимо друг от друга. При этом наличие ошибок в одном из компонентов не приведет к общему «падению» системы.
При таком подходе разные микросервисы отвечают каждый за свою
Рис. 4. Фрагмент структурной организации базовых компонентов информационной системы
функцию (операцию). Например, предназначение фронтенд-сервиса заключается во взаимодействии с операторами системы через приложения, установленные на автоматизированных рабочих местах (либо запускаемые удаленно). Сервис аутентификации предоставляет процедуру проверки подлинности пользователей, а сервис взаимодействия со сторонними системами — программную прослойку между иными информационными системами (модулями) и программным интерфейсом пользователя.
Данная прослойка может позволить независимо изменять программный интерфейс разрабатываемой системы и процедуру взаимодействия со сторонними сервисами (автоматизированными или информационными системами). Распределенная отказоустойчивая база данных, а также координатор базы данных в текущем примере могут быть предназначены
для сохранения и загрузки данных в виде отчетов. Так как после завершения заполнения отчетов происходит их обработка, предусматривающая те или иные временные затраты, задачи помещаются в очередь. Такой процесс аналогичен для очереди сообщений на генерацию отчетов в формализованном виде с последующей их аналитической обработкой.
Наибольшие сложности при проектировании системы в целом ожидаемы в связи с необходимостью реализации требований по информационной безопасности. Важность исключения рисков несанкционированного доступа к информации, ее искажения, утраты или утечки определяется спецификой накапливаемых данных и формируемых аналитических отчетов.
Отметим, что цена ошибки в оценке качества решения задач военнослужащим, личным составом воинских подразделений, начальниками
различных уровней чрезвычайно высока, и ее появление по техническим причинам, а тем более на основе влияния безответственного человеческого фактора (например, волюнтаристского занижения рейтинговых оценок на основании личной неприязни к подчиненному или в целях давления на него) просто недопустимо. Таким образом, необходимо свести к минимуму человеческий фактор и обеспечить принцип непредвзятости. Программно-техническим решением в данном случае может явиться имплементация в системе специальных модулей со встроенными алгоритмами машинного обучения для отслеживания аномальных выбросов в данных, генерации формализованных отчетов любого уровня конфиденциальности.
В общем случае на пути внедрения единой автоматизированной системы оценивания возможно возникновение множества проблемных вопросов и рисков, начиная с качества методологических подходов к расчетам показателей (валидность расчетных методик, корректность перевода качественных показателей в количественные, обеспечение достоверности, полноты и объективности формируемых оценок и т. д.), заканчивая нормативно-правовыми (отсутствие необходимой правовой регламентации или наличие противоречий между отдельными положениями федеральных законов, подзаконных актов и методическим обеспечением функционирования системы), социально-психологическими (риски манипуляции оценками, рост излишнего беспокойства адекватностью результатов оценивания и последствий их учета при принятии решений о поощрении, наказании или продвижении по службе). В целях минимизации рисков требуется принятие значительного комплекса мер: обеспечение ясности
и прозрачности процедур оценивания; четкая регламентация вопросов использования их результатов; непрерывное и глубокое научно-методическое сопровождение единой системы оценивания на всех этапах жизненного цикла; поэтапное внедрение единой системы только после ее многократной апробации на различных группах и в различных условиях.
В заключение отметим, что человеческий фактор в армии — это конкретные люди, обслуживающие военную технику и применяющие оружие, несущие боевое дежурство, совершенствующие свое боевое мастерство и оборонные технологии, повышающие уровень дисциплины и организованности войск. От качества образования, подготовки и интеллекта военного специалиста зависят степень овладения вверенной ему сложной боевой техникой и эффективность применения ее в современном бою. Уровень таланта и опыта командиров определяет «нешаблонность» форм и способов ведения вооруженной борьбы. Высокие морально-волевые качества являются решающими факторами в экстремальных условиях войны.
Назначение и специфика любой
информационной системы определяют ее архитектурное решение, структуру, состав и характеристики компонентов системы, их функции, порядок и инструменты интерфейсного взаимодействия. Так, например, открытость и аддитивность в настоящее время — это непреложные требования к архитектуре сложных многоуровневых территориально-распределенных развивающихся систем обработки разнородных данных.
Таким образом, приходим к выводу, что роль человеческого фактора в современной армии не только не уменьшается, а наоборот, возрастает,
и умение его правильно оценивать и оперативно им управлять является одним из важнейших факторов укрепления обороноспособности страны.
ПРИМЕЧАНИЯ
1 Shanghai Rating, URL: https://www.shanghairanking.cn/ methodology/bcur/2020#title8 (дата обращения: 17.11.2021).
2 Платформа национального кредитного мониторинга Китая. URL: https:// www.creditchina.gov.cn/?navPage=0 (дата обращения: 15.11.2021).
3 Outline of the 14th Five-Year Plan (20212025) for National Economic and Social Development and Vision 2035 of the People's Republic ofChina, URL: https://www.fujian.gov. cn/english/news/202108/t20210809_5665713. htm (дата обращения: 18.11.2021).
4 Платформа национального кредитного мониторинга Китая.
5 Си Цзиньпин: выступление на 20-й академической конференции Китайской академии наук, 15-й академической конференции Китайской инженерной академии и 10-м Национальном конгрессе Китайской ассоциации науки и технологий, URL: http://www.xinhuanet.com/politics/ leaders/2021-05/28/c_1127505377.htm (дата обращения: 15.11.2021).
6 а ш^тжшм^АШ^Атш,
URL: https ://p age. om. qq. com/p age/O_ ZyK9Zd3hyepIqEMMGbcjXw0 (дата обращения: 18.11.2021).
7 Ф^лйлдаа^лй^отхйшш,
Закон Китайской Народной Республики о защите военного статуса, прав и интересов, URL: http://www.xinhuanet.com/2021-06/11/c_1127552223.htm (дата обращения: 15.11.2021).
8 Закон Китайской Народной Республики о военной службе. URL: http:// www.mod.gov.cn/regulatory/2021-08/20/ content_4892491.htm (дата обращения: 18.11.2021).
9 SberQ-инновационная методика оценки топ-руководителей. URL: https://
sberq-reg.dasreda.ru/ (дата обращения: 20.11.2021).
10 Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 г. № 400 «О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации». URL: http://www.kremlin.ru/acts/ bank/47046 (дата обращения: 20.11.2021).
11 Послание Президента РФ Федеральному Собранию. URL: http://kremlin.ru/ events/president/news/56957 (дата обращения: 20.11.2021).
12 Путин: систему госслужбы нужно перестроить по принципам эффективности. URL: https://tass.ru/politika/4998814 (дата обращения: 20.11.2021).
13 Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2012 г. № 601 «Об основных направлениях совершенствования системы государственного управления». URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/35265 (дата обращения: 23.11.2021).
14 Методика оценки эффективности и результативности профессиональной служебной деятельности государственных гражданских служащих, реализующих контрольные (надзорные) функции. URL: https:// mintrud.gov.ru/programms/gossluzhba/16/4/1 (дата обращения: 24.11.2021).
15 Анисимов А.П., Паршаков С.В. Проблемы оценки эффективности управленческой деятельности руководителей территориальных органов МВД России // Закон и право. 2019. № 10. С. 126—130.
16 ГОСТ Р ИСО/МЭК 25010-2015 «Требования и оценка качества систем и программного обеспечения (SQuaRE). Модели качества систем и программных продуктов».
17 Linus Torvalds — Quotes. URL: https:// www.goodreads.com/quotes/1188397-bad-programmers-worry-about-the-code-good-programmers-worry-about (дата обращения: 26.11.2021).
