Классификация показателей эффективности НИОКР по уровням управления научной деятельностью

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 001. 891:061. 6
КЛАССИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ НИОКР ПО УРОВНЯМ УПРАВЛЕНИЯ НАУЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ
Баша Н. В. 1, Томша П. П. 1, Лобанов О. С. 1
1 ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет», Санкт-Петербург, Россия (191 023, г. Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21), e-mail: nat_spb_@mail. ru, tomshapavel@yandex. ru, thelobanoff@gmail. com
Статья посвящена проблеме повышения эффективности управления научными работами в организациях, основным направлением деятельности которых является проведение НИОКР. Рассматривается задача автоматизации управления научной деятельностью таких организаций в части мониторинга эффективности научной деятельности и принятия на этой основе управленческих решений. Дается обзор состояния инновационной активности российских научно-исследовательских организаций. Обосновывается необходимость автоматизации управления научной деятельностью. Выделены автоматизируемые задачи управления, а также задачи, не подлежащие автоматизации. Предложен новый признак классификации показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления: стратегическому, тактическому, оперативному. На каждом из уровней управления выделены задачи, требующие применения показателей мониторинга. Приведен ожидаемый эффект от использования данной классификации в управлении научными работами в организациях, выполняющих НИР и ОКР. Обосновывается необходимость автоматизации задач управления научной деятельностью.
Ключевые слова: управление научно-исследовательскими работами, показатели эффективности, инновации, НИОКР.
R& amp-D PERFORMANCE INDICATORS CLASSIFICATION BY THE MANAGEMENT LEVELS OF RESEARCH ACTIVITIES
Basha N.V. 1, Tomsha P.P. 1, Lobanov O.S. 1
1FGBOU VPO «Saint Petersburg State University of Economics» SaintPeteerbbug, Russia (191 002, SaintPetersburg,
Sadovaya street, 21), e-mail: nat_spb_@mail. ru, tomshapavel@yandex. ru, thelobanoff@gmail. com_
The article is devoted to the scientific research management efficiency in organizations which main activity is to conduct R& amp-D. The problem of the scientific activities automation of such organizations in terms of performance monitoring and management decision support is discussed. An overview of the Russian R& amp-D organizations innovation activity is provided. The necessity of R& amp-D management automation is stated. Marked automatable management tasks as well as tasks that can not be automated. Developed a new feature of the classification system of monitoring indicators in the scientific activities of organizations according to their level in a hierarchical chain of management: strategic, tactical, operational. At each management level the tasks requiring the use of monitoring indicators are allocated. Given an expected effect of the use of this classification in the research management of organizations that perform research and development. The necessity of R& amp-D management automation is stated.
Keywords: Research and development management, performance indicators, innovations, R& amp-D. Введение
Мировой тренд эволюции развитых экономик характеризуется перманентным переходом к новым технологическим укладам. США, Германия, Великобритания и другие наиболее развитые современные экономики осуществляют переход к шестому технологическому укладу [2- 3- 7- 12]. Развивающиеся страны БРИКС, в число которых входит Россия, также делают активные попытки перехода к отдельным технологиям шестого уклада. Россия и Индия стали лидерами в подготовке специалистов-программистов для
мирового рынка трудовых ресурсов IT-компаний. Более того, на чемпионатах мира по программированию первые места чаще других выигрывают российские программисты.
С начала текущего столетия государство также перешло к реализации стратегии поддержки инновационного развития экономики. Было существенно повышено финансирование НИР и ОКР научных и учебных организаций [14]. Создана система поддержки грантами высокотехнологичных инновационных проектов через систему фондов РФФИ, РГНФ, СТАРТ и других.
Несмотря на то что происходит небольшое сокращение общего числа организаций, выполняющих исследования и разработки в России (табл. 1), а также числа научных сотрудников, занятых в области исследований и разработок, качественные показатели, такие как удельный вес исследователей с учеными степенями в их общей численности, число публикаций российских исследователей в зарубежных журналах WoS и SCOPUS, растут, как показано на рис. 1.
Таблица 1. Динамика организаций, осуществляющих научную деятельность
Годы 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
Всего 4099 4037 3906 3797 3656 3566 3622 3957 3666 3536 3492 3682
НИИ 2686 2676 2630 2564 2464 2115 2049 3036 1926 1878 1840 1782
Конструкторские бюро 318 289 257 228 194 489 482 497 418 377 362 364
Проектные 85 81 76 68 63 61 58 49 42 36 36 38
учреждения
Опытные 33 31 34 28 31 30 49 60 58 57 47 49
предприятия
Университеты и др. 390 388 390 393 402 406 417 500 503 506 517 581
Промышленные 284 288 255 248 244 231 255 265 239 228 238 280
предприятия
Другие 303 284 264 268 258 234 312 550 480 454 452 588
предприятия
2006 2008
Год
Рисунок 1. Число публикаций российских исследователей в международных журналах
Вместе с тем нельзя не отметить «эффект е-мобиля», характеризующийся достаточно длительным инвестированием в научные исследования, опытно-конструкторские работы, и одновременно — недостаточным экономическим эффектом, а соответственно, отрицательной эффективностью научной деятельности в национальной экономике. Следовательно, актуальной для России является проблема повышения эффективности организаций, осуществляющих научную деятельность, особенно в части управления такой деятельностью.
Цель работы
Названная проблемная ситуация, очевидно, требует совершенствования системы управления качеством НИОКР, коммерциализацией их результатов, распространением в социальные сферы, а также в целях достижения государственной стратегии обеспечения национальной и экономической безопасности и т. п.
Очевидным востребованным направлением совершенствования менеджмента организаций, занимающихся НИОКР, является информатизация. Остановимся на решении задач автоматизации управления научной деятельностью организаций в части мониторинга эффективности и принятия на этой основе управленческих решений. Выбранное направление хорошо согласуется со стратегией построения информационного общества в России, а также открытостью и возможностью противодействия коррупции при распределении государственного финансирования НИОКР.
Классификация показателей в системе мониторинга НИОКР
Выделим следующие уровни управления в организациях, осуществляющих научную деятельность, опытно-конструкторские работы:
— стратегический, определяющий долгосрочные цели научной деятельности, прогнозирование ее результативности и долгосрочное управление ресурсами организаций-
— тактический, решающий среднесрочные задачи управления ресурсами научной деятельности организаций-
— оперативный, осуществляющий управление текущей научной деятельностью и решением краткосрочных задач.
На каждом уровне управления есть как автоматизируемые, так и не подлежащие автоматизации задачи. Автоматизируемыми являются задачи планирования, мониторинга, оценки, анализа и учета на всех уровнях управления организации, а также задача принятия решения и формирования портфеля проектов на стратегическом уровне управления организацией. В то же время стратегический уровень управления является наиболее трудным для автоматизации, так как проблемы, решаемые на этом уровне, не могут быть
алгоритмизированы. На стратегическом уровне автоматизация подразумевает, скорее, поддержку принятия решений через визуализацию и анализ имеющейся информации. На тактическом же и оперативном уровне автоматизации подлежит практически каждая задача.
На наш взгляд, для автоматизации каждого из перечисленных уровней управления необходимо выделение методов, моделей, показателей и метрик результативности научной деятельности [1- 4−6], которые позволяли бы принимать управленческие решения и формировать управляющие воздействия для решения задач каждого уровня управления. Поэтому предлагается новый признак классификации показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций, а именно по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления. Авторский анализ позволяет представить в таблице 2 результаты классификации показателей научной деятельности организаций по уровням управления и решаемым задачам (табл. 2).
Таблица 2. Классификации показателей научной деятельности организаций по уровням
управления и решаемым задачам
Уровень Решаемые задачи Показатели мониторинга Эффект
управления научной деятельности
научной
деятельностью
организаций
Стр атегический Определение 1. Степень соответствия Обеспечивает
стратегии проекта стратегии компании долгосрочные
организации, ее и ее долгосрочных планов. тренды роста
целей, политик и 2. Учет потенциала доходности,
ценностей. проекта, необходимости и прибыли, развития
Выработка возможность реорганизации организаций.
управленческих стратегического уровня. Исключает
решений по 3. Выбор модели банкротство,
эффективному ценообразования. дефолты,
достижению целей 4. Структура поглощения
организации на маркетинговых и другими
длительную производственных затрат. компаниями.
перспективу 5. Формирование портфеля проектов. Формирует инновационное развитие, научно-технический прогресс, рост нематериальных активов и особенно человеческого капитала
Тактический Анализ 1. Принятие рисков Обеспечивает
информации, проекта и управление ими. среднесрочные
полученной на 2. Анализ потенциала тренды развития
оперативном рынка и целевого сегмента организации.
уровне. организации. Создает механизм
Определение 3. Оценка этапов контроля за
способов жизненного цикла научного выполнением
минимизации продукта. стратегии,
затрат. 4. Возможность структуры и
Планирование коммерциализации. моделей,
деятельности 5. Замещение, определенных на
организации на вытеснение, утилизация или уровне
рынке модернизация в жизненном цикле научного продукта. 6. Ценообразование по выбранной стратегической модели. 7. Позиционирование конкуренции. 8. Оценка инвестиций. 9. Оценка вероятности научного и технологического успеха проекта. 10. Оценка соответствия проекта критериям эффективности инвестиций, принятым в компании. 11. Управление человеческим капиталом. 12. Оценка общественного мнения стратегического управления
Оперативный Определение плана 1. Планирование Обеспечивает
конкретных динамики продаж. своевременное
действий на 2. Анализ отклонения принятие
короткий период фактически выполненных управленческих
времени. работ от плановых и решений путем
Обеспечение корректировка управляющих быстрого
выполнения воздействий. реагирования на
научных работ в 3. Календарное изменения входной
соответствии с планирование. информации.
тактическими 4. Патентная чистота Обеспечение
задачами. проекта. своевременного
Обеспечение 5. Ресурсное выполнения
проектов планирование. плановых работ.
необходимыми 6. Возможность Краткосрочное
ресурсами. эволюции НИОКР. планирование
Контроль 7. Финансовое ресурсов
исполнения планирование проекта.
научных работ 8. Бюджетирование. 9. Потенциальный годовой размер прибыли и ожидаемой нормы прибыли. 10. Технологическое обеспечение проекта. 11. Достаточность производственных мощностей.
12. Оценка допустимости вредного воздействия. 13. Законодательство. 14. Создание новых рабочих мест
Как можно видеть из представленной таблицы, использование показателей мониторинга научной деятельности на трех уровнях управления научной деятельностью организации позволяет повысить эффективность принимаемых решений и управления научно-исследовательскими и опытно-конструкторскими работами в целом. Обоснованность и эффективность принятия решения на каждом из уровней управления может быть повышена путем автоматизации соответствующих задач: проектирование и разработка изделий (НИР, ОКР), управление качеством, технический документооборот, управление материально-техническим обеспечением, управление продажами, управление взаимоотношениями с заказчиками, производственное планирование и оперативное управление производством, бюджетирование и финансовое управление, управление персоналом, управление движением денежных средств, управление инвестициями в инновации [8−11- 13], проектами, бизнес-аналитика.
Заключение
Таким образом, в данной статье приведена новая классификация показателей в системе мониторинга научной деятельности организаций по принадлежности к уровню в иерархической вертикали управления, которая может быть использована для принятия управленческих решений на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях. Приведен ожидаемый эффект от использования данной классификации в управлении научными работами в организациях, выполняющих НИР и ОКР. В системе управления научной деятельностью для повышения ее эффективности приведенные для каждого уровня задачи должны быть автоматизированы.
Список литературы
1. Барабанова М. И., Воробьев В. П., Минаков В. Ф. Экономико-математическая модель динамики дохода отрасли связи России // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. — 2013. — № 4 (82). — С. 24−28.
2. Лобанов О. С., Минаков В. Ф., Артемьев А. В. Облачные технологии в исполнительных органах государственной власти Санкт-Петербурга // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. — 2014. — № 1−1 (20). -С. 67−68.
3. Макарчук Т. А., Минаков В. Ф., Щугорева В. А. Облачные решения построения информационных систем управления ресурсами организации // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. — 2014. — № 1−1 (20). -С. 68−69.
4. Минаков В. Ф., Артемьев А. В., Лобанов О. С. Модель динамики технологических инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. — 2014. — № 2−1 (21). — С. 110−111.
5. Минаков В. Ф., Лобанов О. С., Минакова Т. Е. Аналоговые и дискретные метрики и модели оценки инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики». — Ульяновск, 2014. — С. 280−287.
6. Минаков В. Ф., Макарчук Т. А., Артемьев А. В. Модель Басса в управлении инновационным развитием отрасли связи России // Качество. Инновации. Образование. -2013. — № 8 (99). — С. 23−27.
7. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Информационное общество и проблемы прикладной информатики // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. — 2014. — № 1−1 (20). — С. 69−70.
8. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е. Модель восприятия инноваций с учетом убывающей предельной производительности // Современные аспекты экономики. — 2013. — № 9 (193). -С. 18−22.
9. Минаков В. Ф., Минакова Т. Е., Барабанова М. И. Экономико-математическая модель этапа коммерциализации жизненного цикла инноваций // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. — 2012. — Т. 2−2. — № 144. — С. 180−184.
10. Минаков В. Ф., Сотавов А. К., Артемьев А. В. Модель интеграции аналоговых и дискретных показателей инновационных проектов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки = St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. — 2010. — № 6 (112). — С. 177 186.
11. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Аддитивно-мультипликативная модель оценки инноваций // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. — 2014. — № 1−1 (20). — С. 72−73.
12. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Инновационное развитие региональных информационных ресурсов как облачных платформ // Альманах современной науки и образования [Тамбов: Грамота]. — 2013. — № 12 (79). — С. 116−117.
13. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф. Классификация показателей привлекательности инноваций // Современные аспекты экономики. — 2013. — № 10 (194). — С. 48−53.
14. Минакова Т. Е., Минаков В. Ф., Лобанов О. С. Каскадная модель коммерциализации инноваций // Материалы 3-й научно-практической т1егпе1--конференции «Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики». — Ульяновск, 2014. — С. 63−69.
Рецензенты:
Минаков В. Ф., д.т.н., профессор кафедры информатики Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Санкт-Петербург.
Селищев А. С., д.э.н., профессор, заведующий кафедрой денег и ценных бумаг Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» Министерства образования и науки Российской Федерации, г. Санкт-Петербург.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой