Диссертация (1152303), страница 39
Текст из файла (страница 39)
руб.177,8130,9100,3686,09104,622. Распределяем значения показателей по диапазонам шкалы.Области за пределами значений показателей считаем с 0-ми событиями.3. Распределяем показатели по диапазонам шкалы и формируем матрицупопадания показателей в соответствующие диапазоны шкалы.Показатель 2, тыс. руб.177,8130,9100,3686,09104,62Номер диапазона шкалы312124. Пишем матрицу переходов из одной зоны в другую.221Матрица состояний примет следующий вид:0112000005. Поскольку последнее значение состояния прироста показателейорганизации попадает во второй диапазон шкалы, оно соответствует вектору{0, 1, 0}.6. Матрицу состояний переводим в матрицу вероятностей таким образом,чтобы сумма вероятностей по строкам составляла 1.Матрица вероятностей примет следующий вид:0111000007.
Матрицу вероятностей перемножаем на вектор состояний переходов.{0, 1, 0}011100000= {1, 0, 0}Вывод: с вероятностью 100% следующее значение показателя будетнаходиться в первом диапазоне значений шкалы от 30 до 86.8. Делаем то же самое для приростных показателей.К предыдущему году2014/20132015/20142016/20152017/2016Изменение прироста показателя 2, тыс. руб.–14770–14188.1. Распределяем значения показателей по диапазонам шкалы.Области за пределами значений показателей считаем с 0-ми событиями.2228.2. Распределяем показатели по диапазонам шкалы и формируем матрицупопадания показателей в соответствующие диапазоны шкалы.Показатель 2, тыс. руб.–14770–1418Номер диапазона шкалы13228.3.
Пишем матрицу переходов из одной зоны в другую.Матрица состояний примет следующий вид:0000111008.4. Поскольку последнее значение состояния прироста показателейорганизации попадает во второй диапазон шкалы, оно соответствует вектору{0, 1, 0}.8.5. Матрицу состояний переводим в матрицу вероятностей таким образом,чтобы сумма вероятностей по строкам составляла 1.Матрица вероятностей примет следующий вид:0000111008.6. Матрицу вероятностей перемножаем на вектор состояний переходов{0, 1, 0}000011= {0, 1, 1}1008.7.
Вывод: с вероятностью 50% следующее значение показателя будетнаходиться во втором диапазоне значений шкалы от –14 до 19 и с вероятностью50% следующее значение показателя будет находиться в третьем диапазонезначений шкалы от 19 до 70.Это означает, что расчет вероятного состояния показателя, полученногоранее (с вероятностью 100% следующее значение показателя будет находиться в223первом диапазоне значений шкалы от 30 до 86) показывает невозможностьнахождения изменения показателя в третьем диапазоне значений шкалы от 19 до70.
В результате с вероятностью 100% значение показателя прироста будетнаходиться во втором диапазоне значений шкалы от –14 до 19.9. Для более точного определения абсолютного значения показателя задаемзначения показателя: из 104,62 вычитаем 14 и к 104,62 прибавляем 18, то естьдиапазон значений показателя будет составлять от 90,62 до 122,62.10. Окончательное ожидаемое значение показателя следующего годаполучим с учетом точности расчета: 90 – 86 = 4, или 86 ± 4, то есть диапазон от 82до 90.Ожидаемое значения = 90,62 + (90,62 + 122,62)/2 = 106,62.Прирост составит: 106,62 – 104,62 = +2,00.Построим изменения показателей объема НИОР и доходов от НИОКР врасчете на одного НПР графически, визуализировав обоснование ожидаемогосостояния вуза (Рисунок 34).Рисунок 34 – Изменения показателей объема НИОР и доходов от НИОКРв расчете на одного НПРИсточник: разработано автором [89, c.166].224При этом квадранты имеют следующий смысл сопоставления показателей:Квадрант I = прирост объемов НИР увеличивается, прирост доходов наодного НПР увеличивается.Квадрант II = прирост объемов НИР снижается, прирост доходов на одногоНПР увеличивается.Квадрант III = прирост объемов НИР снижается, прирост доходов на одногоНПР снижается.Квадрант IV = прирост объемов НИР увеличивается, прирост доходов наодного НПР снижается.Соотношение показателей в квадрантах позволяет оценить эффективностьвоспроизводства научного потенциала.
Действительно, в квадранте I одновременноулучшается значение прироста показателя доходов от НИОКР на одного НПР всочетании с улучшением показателя общего объема НИОКР.Это отражает рост индивидуальной и коллективной результативности НПР.Такое возможно только при наличии в университете целенаправленной команднойработы НПР по всему полному жизненному циклу научного продукта сиспользованием результатов форсайт-исследований.В квадранте III, напротив, отражается ухудшение роста доходов от НИОКРна одного НПР одновременно с падением прироста объемов НИОКР.
Выполняютсяи продаются НИОКР, ограниченные сложившейся тематикой отдельных НПР вуза,которые не носят массового характера. Это свидетельствует об исчерпаниивозможностей развития университета вследствие исчерпания резервов илинедостаточно эффективной реализации существующего научного потенциала.
Вчастности, речь может идти о неразвитости инфраструктуры проведения исопровожденияНИОКР(внутренняясредавуза)илиинфраструктурывзаимодействия с партнерами и заказчиками (внешняя среда вуза).Состояние университета, соответствующее второму квадранту (снижениеобщего объема НИОКР при одновременном увеличении дохода от НИОКР наодного НПР) свидетельствует о реализации короткого жизненного цикла научныхпродуктов, который построен на выполнении разовых НИОКР без разветвленной225сети заказчиков, получающих услуги вуза.Это объясняется отсутствием стратегии развития предметной области,сформулированнойнаосновефорсайт-исследований.Приотсутствиицеленаправленной политики вуза по развитию предметной области неизбеженпереход в квадрант III с последующим переходом в группу неэффективных вузов.Четвертый квадрант характеризует состояние университета, при которомулучшается показатель прироста общего объема НИОКР при одновременномснижении дохода от НИОКР на одного НПР.Это означает, что в университете не налажена в полной мере работа пореализации потенциала НПР, в частности, значительная часть НПР занятанеэффективной деятельностью при выполнении НИОКР, которые выполняютсяузким кругом специалистов.
Такое возможно, в частности, по причине отсутствиянеобходимых компетенций у значительной части НПР, а также при отсутствиидейственной мотивации.Как видно из Таблицы 6, университет за 5 лет имел следующую траекториюизменения состояний по соотношению показателей: III квадрант – I квадрант – IVквадрант – II квадрант – I квадрант (ожидаемое состояние). Установимсоответствие состояния университета и его положения в соответствующемквадранте.Таблица 6 – Соответствие состояния университета и его положения всоответствующем квадрантеГодКвадрантИнтерпретация состояния по показателям2014/20133Доходы падают, выработка падает2015/20141Доходы растут, выработка растет2016/20154Доходы растут, выработка падает2017/20162Источник: разработано автором.Доходы падают, выработка растетТраектория движения показателей оценки состояния вуза является226последовательностью состояний, в которых вероятность нахождения университетав каждом состоянии связана с предыдущими значениями показателей, но в большеймере зависит от процессов, которые определяют текущее состояние университета,а также связана со стартовым положением на траектории развития.Снижение эффекта воспроизводства научного потенциала наблюдается длявуза в 2015–2016 гг.
в связи с объединениями вузов, когда недопониманиесотрудников происходило на уровне сопротивления корпоративных культур.Анализ результатов показывает, что единственное существенное улучшениесостояния вуза в 2013–2014 гг. вызвано сильным внешним фактором – введениемМинистерствомнаукиивысшегообразованияРоссийскойФедерациимониторинга эффективности вузов. Официальная цель мониторинга состояла,согласно Закону «Об образовании в Российской Федерации» [17], в выявлении«эффективных» и «неэффективных» вузов с перспективой их последующегозакрытия.Результатымониторингаиспользовалисьтакжеприраспределенииконтрольных цифр приема (бюджетных мест) и для оценки эффективностидеятельности ректоров. Кроме того, Рособрнадзор проводил контрольныемероприятия с учетом данных мониторинга.Такие обстоятельства сделали 2013–2014 гг.
переломным моментом для вуза,так как, по сути, эти требования определяли возможность дальнейшей егодеятельности в качестве самостоятельной независимой организации. Следуетсказать, что последующие годы показали, что невыполнение условий мониторингапривело к ликвидации вузов или их присоединению к эффективным вузам.Анализ изменения показателей вуза показывает, что для него улучшениесостояния2013–2014гг.оказалосьединовременноймерой,посколькупродолжение использования аналогичных методов для повышения показателей впоследующие годы уже не имело последующего эффекта.Дальнейшие состояния университете отражали отсутствие качественногоулучшения,посколькурезервывоспроизводстванаучногопотенциалауниверситета не были введены в действие.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
