Проблемы и перспективы оценки эффективности научной деятельности в химико-технологической сфере

В современных условиях коренным образом изменился характер научной деятельности в химико-технологической сфере (ХТС). Поэтому особенно актуальна реализации эффективной научно-технической политики в этой сфере для снижения уровня риска негативного воздействия опасных химических факторов на население и окружающую среду. Для более глубокого понимания проблем, связанных с развитием научных исследований и разработок в ХТС, проведена проработка вопросов определения эффективности научной деятельности применительно к оценке фундаментальных и прикладных исследований. Выделены особенности развития науки в ХТС в современных условиях. Представлен обзор методов определения эффективности научных исследований и разработок, проведено обсуждение методологических проблем. Выделена специфика определения эффективности фундаментальных и прикладных научных исследований в ХТС. Исследованы проблемы оперативного и перспективного планирования научных исследований и разработок. Раскрыты особенности расширения фронта исследований в ХТС. Исследованы проблемы повышения ресурсоемкости научных исследований и разработок, кадрового обеспечения и оптимизации механизмов подготовки выпускников редких специальностей в ХТС. Предложены научно-методические подходы для определения эффективности научной деятельности в ХТС. Разработаны критерии оценки эффективности, которые учитывают внутренние эффекты и экстерналии научной деятельности в ХТС. Эффективность предлагается оценивать по трем группам критериев: внутренняя эффективность, внешняя эффективность и структурная эффективность. Поскольку основная часть информации может быть получена только путем экспертизы, выделены проблемы получения и обработки экспертной информации и намечены пути их решения.

1. Варшавский А.Е. Наукоемкие отрасли и высокие технологии: определение, показатели, техническая политика, удельный вес в структуре экономики России // Экономическая наука современной России. 2000. № 2. С. 61-83.

2. Елисеев Ю.С., Саушкин Б.П. Состояние и перспективы развития наукоемких технологий машиностроительного производства // Металлообработка. 2010. № 2(56). С. 9-17.

3. Степанова Е.Ю. Наукоемкие отрасли и высокие технологии - основа технологической безопасности и независимости страны // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2014. № 2(304). С. 122-132.

4. Барабонова И.М., Кошкина М.Г., Савицкая Т.В., Егоров А.Ф. Основные этапы анализа и оценки риска вуза химико-технологического профиля // Успехи в химии и химической технологии. 2007. Т. 21. № 1(69). С. 92-95.

5. Проничкин С.В., Раевская Е.Г., Тихонов И.П. Опыт организации и проведения комплексной экспертизы результатов научно-технической программы // Химическая безопасность. 2017. Т. 1. № 2(1). С. 147-157.

6. Проничкин С.В., ТихоновИ.П. Разработка системы критериев и методических подходов к экспертной оценке эффективности деятельности научных организаций // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2013. Т. 9. № 37(226). С. 13-19.

7. Проничкин С.В., Тихонов И.П. Оценка результативности деятельности научных организаций // Экономический анализ: теория и практика. 2014. № 3(354). С. 27-32.

8. Варшавский А.Е. О стратегии научно-технологического развития российской экономики // Общество и экономика. 2017. № 6. С. 5-27.

9. Лукашов В.Н., Лукашов Н.В., Слепинина А.К. Анализ подходов к экономической оценке фундаментальных исследований в рамках полных инновационных проектов // Инновации. 2016. № 9(215). С. 55-61.

10. Миндели Л.Э., Черных С.И. Финансирование фундаментальных исследований в России: современные реалии и формирование прогнозных оценок // Проблемы прогнозирования. 2016. № 3 (156). С. 111-122.

11. Леонов А.В., Пронин А.Ю. Определение приоритетных направлений фундаментальных научных исследований для создания высокотехнологичной продукции // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2017. Т. 13. № 6 (351). С. 1004-1017.

12. Demiric M., Audretsch D. Conditions for innovation in public sector organizations // Research Policy. 2017. V. 46. N 9. P 1681-1691. DOI: 10.1016/j.respol.2017.08.004

13. Bryan K., Lemus J. The direction of innovation // Journal of Economic Theory. 2017. V. 172. P. 247-272. DOI: 10.1016/j.jet.2017.09.005

14. Havas A., Weber K. The fit between forwardlooking activities and the innovation policy governance sub-system // Technological Forecasting and Social Change. 2017. V. 115. P 327-337. DOI: 10.1016/j.tech-fore.2016.07.016

15. Пантелеева К.О. Ключевые подходы и методы планирования нового продукта на стадии НИОКР // European Social Science Journal. 2013. № 10-2(37). С. 442-450.

16. Zehavi A., Brenit D. Distribution sensitive innovation policies // Research Policy. 2017. V. 46. N 1. P 327336. DOI: 10.1016/j.respol.2016.11.007

17. Проничкин С.В., Тихонов И.П., Сахарова Н.А., Рощин А.В. Разработка критериальной модели оценки инновационного потенциала результатов современных научно-технических программ // Химическая безопасность. 2017. № 1 (1). С. 256-265.

18. Проничкин С.В. Накопленный потенциал и перспективы развития грантовой формы поддержки науки // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Совершенствование системы взаимодействия Российского фонда фундаментальных исследований и субъектов Российской Федерации в вопросах проведения региональных и молодежных конкурсов». М.: Изд-во РФФИ, 2016. С.140-143.

19. ЧичеринЛ.П., ЩепинВ.О. К модернизации программно-целевого планирования научных исследований в России // Бюллетень Национального научноисследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. 2014. № 2. С. 154-158.

20. Гудкова А.А. Развитие программно-целевого метода планирования исследований и разработок // Инноватика и экспертиза: научные труды. 2014. № 1(12). С. 121-130.

21. Семирханова О.Н. «Дерево целей» как способ разработки целевых программ в АПК // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2010. № 1(63). С. 106-109.

22. Saaty T.L. Time dependent decision-making; dynamic priorities in the AHP/ANP: Generalizing from points to functions and from real to complex variables // Mathematical and Computer Modelling. 2007. Vol. 46. Iss. 7-8. P 860-891. DOI: 10.1016/j.mcm.2007.03.028

23. Smedt P, Borch K., Fuller T. Future scenarios to inspire innovation // Technological Forecasting and Social Change. 2013. V. 80. N 3. P. 432-443. DOI: 10.1016/j.techfore.2012.10.006

24. Ларичев О.И. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 2006. 181 с.

25. Варшавский А.Е. Основные проблемы оценки результативности и эффективности деятельности научных организаций // Концепции. 2015. № 1(33). С. 3-8.

26. Зибарева И.В. Оценка научной результативности организации библиометрическими методами: проблемы и решения // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2012. № 4(17). С. 148-156.