CC BY
38DOI 10.47576/2712-7559_2022_3_1 УДК 338.001.36
Артемьев Николай Валентинович,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры административного права, Московский университет Министерства внутренних дел Российской Федерации им. В. Я. Кикотя; профессор кафедры менеджмента, Московский университет им. С. Ю. Витте; профессор кафедры экономики, управления и права, Институт международных экономических связей, г. Москва, Россия
Митяков Евгений Сергеевич,
доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры информатики Института комплексной безопасности и специального приборостроения, МИРЭА -Российский технологический университет, г. Москва, Россия, e-mail: mityakov@mirea.ru
Ладынин Андрей Иванович,
кандидат экономических наук, доцент кафедры информатики Института кибербезопас-ности и цифровых технологий, МИРЭА -Российский технологический университет, г. Москва, Россия, e-mail: andrey.ladynin@ hotmail.com
МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ОБОБЩЕННОГО ИНДЕКСА ОЦЕНКИ УРОВНЯ НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНОВ РОССИИ
В статье представлена методика построения обобщенного индекса оценки научно-технической безопасности на примере анализа индикаторов инновационного развития регионов России. Приводятся формализованные соотношения для построения интегрального индекса. Представлен пример, иллюстрирующий методику оценки научно-технической безопасности для Центрального и Сибирского федеральных округов, приведены лепестковые диаграммы распределения, показывающие результаты анализа уровня научно-технической безопасности для регионов России. Представленный инструментарий направлен на формирование обоснованных выводов о характере развития научно-технической безопасности объекта управления. Применение методики позволит оценивать уровень научно-технической безопасности регионов, выявлять тренды на основе эмпирических данных, тем самым обеспечивать повышение точности и скорости принятия управленческих решений.
Ключевые слова: научно-техническая безопасность; обобщенный индекс; инновационное развитие; методика оценки.
UDC 338.001.36
Artemiev Nikolay Valentinovich,
Doctor of Economics, Associate Professor, Professor of the Department of Administrative Law, Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation named after V. Y. Kikotya; Professor, Department of Management, Lomonosov Moscow University named after S. Y. Witte; Professor of the Department of Economics, Management and Law, Institute of International Economic Relations, Moscow, Russia
Mityakov Evgeny Sergeevich,
Doctor of Economics sciences, Associate Professor, Professor of Informatics department, Institute of Integrated Safety and Special Instrument Engineering, MIREA - Russian Technological University, Moscow, Russia, e-mail: mityakov@ mirea.ru
Ladynin Andrey Ivanovich,
Candidate of Economic sciences, Associate Professor, Department of Informatics, Institute of Cyber Security and Digital Technologies, MIREA -Russian Technological University, Moscow, Russia, e-mail: andrey. ladynin@hotmail. com
RUSSIAN FEDERATION REGIONS SCIENTIFIC AND TECHNICAL SECURITY GENERALIZED INDEX ASSESSMENT METHODOLOGY
The paper presents scientific and technical security generalized index assessment methodology with Russian regions innovative development indicators analysis example. Constitutive relations for constructing an integral index are given. Central and Siberian federal districts scientific and technical security assessment example is presented, allowing to illustrate proposed approach; petal distribution diagrams are given, aimed at Russian regions comparative analysis. The toolkit is aimed at object's reasonable scientific and technical security conclusions formation. Presented methodology application allow to assess regions' scientific and technical level identify trends based on empirical data, thereby increasing decision-making accuracy and speed.
Keywords: scientific and technical safety, generalized index, innovative development, assessment methodology.
Процессы управления комплексными социально-экономическими системами предполагают внедрение актуального инструментария имитационного моделирования, обеспечивающего снижение неопределенности условий функционирования объекта исследования. Современные социально-экономические системы находятся в состоянии цифровой трансформации, обусловленной структурными изменениями мировых процессов обеспечения экономического развития. Переход к постиндустриальной модели развития общества вследствие взрывного развития цифровых технологий в сфере обработки и анализа данных предопределил новые тренды экономического развития.
Экономика развитых стран ориентирована в первую очередь на высокотехнологичные производства. Системные изменения в мировой экономической динамике свидетельствуют о необходимости построения гетерогенной наукоемкой модели развития, способной обеспечить высокий уровень финансирования приоритетных исследований и разработок. В подобных условиях сохранение и наращивание уровня экономической безопасности страны предполагает поиск новых принципов обеспечения сбалансиро-
ванного роста, обеспеченного научными достижениями и эффективными механизмами управления.
В эпоху цифровизации процессов функционирования объектов экономического анализа эффективным инструментом совершенствования механизмов управления является экономико-математическое моделирование, способное значительно снизить неопределенность оценки среды функционирования объекта в условиях неполноты начальных данных. Существующие методы и модели обладают широкой классификацией и направлены на мониторинг и оценку состояния функционирования социально-экономической системы в соответствии с определенными важными индикаторами [1].
Научно-техническая безопасность (НТБ) -один из видов безопасности, которая базируется на обширных системных связях экономики и научно-технической сферы. Надлежащий уровень НТБ должен обеспечиваться научно-технической политикой государства, внешними связями, нормативно-правовой базой, эффективной подготовкой кадров и др. Это позволяет достигать эффективности и конкурентоспособности научно-технической сферы, поддерживая ее
в устойчивом состоянии и обеспечивая надлежащее развитие в общенациональных интересах.
Исходя из вышеизложенного, не вызывает сомнения, что научно-техническое и инновационное развитие государства оказывает высокую степень влияния на обеспечение экономической безопасности страны [2].
С учетом внешних и внутренних условий, влияющих на процесс обеспечения национальной и экономической безопасности, исключительно важным направлением является своевременное выявление и объективная оценка уровней различных составляющих безопасности государства в целом.
Рассмотрим методику оценки научно-технической безопасности, способствующую снижению неопределенности полученных результатов при решении задач мониторинга социально-экономических систем. Инструментальную составляющую методики можно формализовать как следующий упорядоченный набор действий:
1. Выбор перечня анализируемых индикаторов из совокупности доступных статистических данных по регионам России, представляющих научно-практическую ценность для оценки системных и спорадических факторов влияния на уровень научно-технической безопасности.
2. Выбор пороговых значений для анализируемых индикаторов на основе нормативных документов, результатов ранее проведенных исследований в рассматриваемой области или принятых рекомендованных пороговых значений.
3. Нормирование индикаторов научно-технической безопасности в соответствии со следующим определяющим соотношением [3]:
| если уровень НТБ с увеличение индикатора растет, ^ если уровень НТБ с увеличение индикатора снижается.
где у - значение нормированного показателя, х - его фактическое значение, а - пороговое значение индикатора научно-технической безопасности региона. В результате преобразования (4) формируется приведенный набор индикаторов для анализа, обеспечивающий исходный набор данных для проведения расчетов обобщенного индекса.
4. Присвоение весов, характеризующих значимость индикаторов в соответствии с выбранной моделью оценки.
5. Построение интегрального показателя научно-технической безопасности региона и дальнейшее ранжирование на основе сравнительного анализа полученных результатов.
6. Оценка динамики изменения выбранной совокупности индикаторов экономической безопасности.
7. Визуализация результатов расчетов, направленная на выявление неявных зависимостей и облегчающая принятие решений на основе компаративной составляющей.
Графически предлагаемая методика может быть представлена в виде структурной схемы, включающей основные этапы: предварительную обработку данных, построение интегрального индекса и последующий анализ динамики индикаторов.
Рисунок 1 - Структурная схема методики оценки научно-технической безопасности
социально-экономической системы
Рассмотрим процесс оценки уровня НТБ пользуемых в анализе регионов. Выделим с применением представленной методи- четыре индикатора и их пороговые значения ки, определим перечень индикаторов, ис- (табл. 1).
Таблица 1 - Перечень индикаторов и пороговых значений научно-технической безопасности
Ня звание индикатора научно-технической безопасности Пороговое значение для индикатора
Интенсивность затрат на технологические инновации. 3.2%
Внутренние затраты на научные исследования и разработки. % к ВРП. {Ь} Число лиц. занятых НИР. на 10000 занятого населения. {/3] доля отгруженной инновационной продукции во всей отгруженной продукции промышленности. % {74} 2.2% 120чел. 25%
Отметим, что порог первых трех индикаторов выбран в соответствии с усредненными значениями в странах с развитой экономикой, а для четвертого были использованы рекомендованные российскими учеными значения [1; 4]. Для построения множества индикаторов, используемых в дальнейшем анализе, составим таблицу начальных данных, включающую значения показателей, представленных за период с 2016 по 2019 г. Выбранная совокупность включает данные по регионам России, принадлежащим к разным федеральным округам [5]. Представленный набор данных не является исчерпывающим, однако позволяет сделать вывод о распределении значимых показателей в общей массе оцениваемых индикаторов. Отметим, что построение интегрального показателя НТБ позволяет проводить оперативную оценку, обеспечивая анализ общих значений показателей, которые при необходимости представляется возможным дополнить соответствующими весами. В рассматриваемой модели все перечисленные в табл. 1 индикаторы имеют равный вес, что обусловлено потребностями в демонстрации возможностей предлагаемого методического инструментария, а не приоритизации конкретного индекса.
Анализ статистических данных представлен с использованием обобщенных оценок НТБ. На рис. 2 представлена сводная диаграмма, характеризующая распределение интегрального индекса научно-технической безопасности по федеральным округам России. В лидерах, ожидаемо, находится Приволжский и Центральный федеральные
округа, исторически обладающие мощными центрами развития фундаментальной и прикладной науки. В то же время Северокавказский и Южный федеральный округа обладают низкими значениями обобщенного показателя, при этом демонстрируя отрицательную динамику.
Выберем два федеральных округа из представленных - Центральный и Сибирский. Исходные данные за 2019 г. представлены в табл. 2 и 3.
Таблица 2 - Исходное значение показателей для регионов Центрального федерального округа
Регион И !2 !3 И
Белгородская область 20,73 0,29 3,26 16,05
Брянская область 11,34 0,19 0,78 5,79
Владимирская область 79,40 1,17 2,57 6,22
Воронежская область 98,69 1,00 3,50 9,04
Ивановская область 14,37 0,42 0,10 4,08
Калужская область 155,26 1,46 0,56 1,91
Костромская область 3,65 0,07 0,39 2,83
Курская область 48,49 0,64 0,93 7,19
Липецкая область 10,28 0,15 4,26 7,75
Московская область 240,32 2,71 3,90 8,81
Орловская область 26,98 0,32 0,70 4,77
Рязанская область 50,69 0,51 1,22 7,61
Смоленская область 21,58 0,46 1,37 5,49
Тамбовская область 19,93 0,31 4,28 8,32
Тверская область 61,45 1,06 1,05 5,36
Тульская область 63,16 1,23 6,96 8,21
Ярославская область 101,05 1,19 1,45 6,53
г. Москва 237,18 2,10 5,18 5,68
Рисунок 2 - Ретроспективная оценка уровня научно-технической безопасности регионов России
Таблица 3 - Исходное значение показателей для регионов Сибирского федерального округа
Регион 11 12 13 14
Республика Алтай 10,89 0,17 1,41 2,45
Республика Тыва 4,85 0,14 0,63 0,23
Республика Хакасия 23,89 0,80 3,15 0,24
Алтайский край 53,89 4,85 16,67 3,14
Красноярский край 10,00 0,07 0,40 5,60
Иркутская область 163,81 1,74 0,73 1,14
Кемеровская область 50,31 0,44 1,05 1,01
Новосибирская область 192,90 1,26 2,41 3,41
Омская область 28,52 0,13 0,59 1,50
Томская область 41,87 0,50 1,09 4,44
Целесообразно привести показатели к единой безразмерной шкале измерения. После преобразования безразмерные показатели могут быть агрегированы в обобщенные индикаторы, сохраняющие исходные тенденции.
Для иллюстрации последнего утвержде-
ния на рис. 3 представлена динамика исходного и преобразованного индикатора «Число лиц, занятых НИР, на 10000 занятого населения» для Московской области. Из рисунка видно, что динамика нормированного и исходного индикатора идентичны. Нормировка показателей в работе производилась с использованием формулы (1).
Далее построим распределение значений уровня научно-технической безопасности по регионам. Лепестковая диаграмма позволит оценить динамику изменения интегрального индикатора на рассматриваемом временном интервале (рис. 4).
Анализ диаграммы распределения позволяет сделать вывод о некотором снижении уровня научно-технической безопасности в 2019 г. Московской и Калужской областей, од -нако следует отметить общие сравнительно высокие значения анализируемого индикатора для федерального округа. Для сравнения, обратимся к статистическим данным по Сибирскому федеральному округу (рис. 5).
Рисунок 3 - Динамика исходного (основная ось) и преобразованного (вспомогательная ось) индикатора «Число лиц, занятых НИР, на 10000 занятого населения» для Московской области
Рисунок 4 - Оценка уровня научно-технической безопасности Центрального федерального округа
На рис. 5 представлена диаграмма рас- значение обусловлено наличием историче-
пределения уровня научно-технической без- ских научных школ, то для Алтайского края
опасности по Сибирскому федеральному выявлено наличие нехарактерной динамики,
округу. Наибольшим значением показателя обнаруженной, в том числе, в рамках исто-
обладают Томская, Новосибирская области, рической перспективы. Так, в 2016 и 2017 гг.
а также Алтайский край. При этом, если для уровень НТБ данных областей значительно
Томской и Новосибирской областей данное ниже их значений в 2018 и 2019 гг. соответ-
ственно. Причины присутствия данного аномального, в сравнении с остальными значениями индикаторов по округу, распределения предположительно вызваны наращиванием
инвестиций в сферу науки и технологий и ужесточением контроля исполнения целевых показателей научно-технического развития.
Иркутская область
Рисунок 5 - Оценка уровня научно-технической безопасности Сибирского федерального округа
Таким образом, в работе представлена одна из возможных методик расчета обобщенного индекса научно-технической безопасности регионов России, позволяющая повысить объективность оценки уровня научно-технической безопасности регионов, выявлять тренды на основе эмпирических данных и тем самым обеспечить повышение точности и скорости принятия управленческих решений.
Обобщая вышеизложенное, необходимо отметить значимость применения инструментария имитационного моделирования для оценки динамики социально-экономических систем. Представленный инструментарий позволяет сформировать обоснованные выводы о характере развития научно-технической безопасности объекта управления.
Список литературы
1. Развитие методологии и инструментов мониторинга экономической безопасности регионов России: автореф. дис. д-ра эконом. наук: 08.00.05 / Митяков Ев -гений Сергеевич. Нижний Новгород, 2019. 47 с.
2. Глазов М. М., Фирова И. П. Научно-технический фактор обеспечения экономической безопасности // Общество. Среда. Развитие. 2010. № 4(17). С. 13-17.
3. Сенчагов В. К., Митяков С. Н. Использование индексного метода для оценки уровня экономической безопасности // Вестник академии экономической безопасности МВД России. 2011. № 5. С. 41-50.
4. Сенчагов В. К. Экономика, финансы, цены: эволюция, трансформация, безопасность. М.: Анкил, 2010. 1120 с.
5. Наука и инновации. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: URL: https://rosstat.gov.ru/folder/14477 (дата обращения: 01.02.2022).
References
1. Razvitie metodologii i instrumentov monitoringa e'konomicheskoj bezopasnosti regionov Rossii: avtoref. dis. d-ra e'konom. nauk: 08.00.05 / Mityakov Evgenij Sergeevich. Nizhnij Novgorod, 2019. 47 s.
2. Glazov M. M., Firova I. P. Nauchno-texnicheskij faktor obespecheniya e'konomicheskoj bezopasnosti. Obshhestvo. Sreda. Razvitie. 2010. № 4(17). S. 13-17.
3. Senchagov V. K., Mityakov S. N. Ispol'zovanie indeksnogo metoda dlya ocenki urovnya e'konomicheskoj bezopasnosti. Vestnik akademii e'konomicheskoj bezopasnosti MVD Rossii. 2011. № 5. S. 41-50.
4. Senchagov V. K. E'konomika, finansy, ceny: evolyuciya, transformaciya, bezopasnosV. M.: Ankil, 2010. 1120 s.
5. Nauka i innovacii. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoj statistiki. URL: https://rosstat.gov.ru/ folder/14477 (data obrashheniya: 01.02.2022).
