42
Состояние и развитие науки зависит от усилий и результатов
деятельности исследователей с учеными степенями кандидатов и докторов
наук, составляющих ядро интеллектуального потенциала отечественной
науки.
За период 2001-2018 заметно улучшилась ситуация с уровнем
квалификации исследователей (Приложение 7, рис. 12). Однако, 2018 г.
продемонстрировал отрицательную тенденцию.
Численность исследователей, имеющих ученую степень снизилась до
103327 чел. Это самый низкий показатель за весь исследуемый период.
98000
100000
102000
104000
106000
108000
110000
112000
114000
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 12. Динамика численности исследователей в России в 2011-2018 гг.,
имеющих ученую степень
В 2018 г. на долю исследователей с учеными степенями в общей
численности исследователей приходилось 28,7% (103327 докторов и
кандидатов наук) (рис. 13).
43
28,5
29,2
29,3
29,3
29,3
29,4
30,1
28,7
27,5
28
28,5
29
29,5
30
30,5
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
Рисунок 13. Динамика доли численности исследователей, имеющих ученую
степень в общей численности исследователей в России в 2001-2018 гг., %
Следует отметить, что с 2012 г. по 2018 г. наблюдается тенденция
снижения исследователей в разрезе всех ученых степеней (рис. 14). Так, если
в 2011 г. этот показатель составлял 29,2,% а в 2016 г. – 30,1%, то в 2018 г. он
уже составил 28,7%.
Численность исследователей с ученой степенью доктора наук в период с
2011 г. по 2018 г. непрерывно снижалась как в абсолютном (с 26 789 чел. в
2011 г. до 26076 чел. в 2018 г.), так и в относительном выражении – с 25,49%
в 2011 г. до 25,24% в 2018 г.
44
26789
27675
27784
27485
27969
28046
27430
26076
78325
81818
81546
80763
81629
83487
80958
77251
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
кандидаты наук
доктора наук
Рисунок 14. Динамика структура численности исследователей, имеющих
ученую степень, в России в 2011-2018 гг. по ученым степеням, %
Численность исследователей с ученой степенью кандидата наук за
период 2011–2018 гг. в абсолютном выражении сократилась с 78 325 чел. до
77251 чел., а в относительном выражении выросла с 74,51% в 2011 г. до
74,76% в 2018 г.
28
. За рассматриваемые 7 лет практически не изменилось
соотношение между численностью докторов и кандидатов наук. В среднем
на одного доктора наук приходится 3 кандидата наук.
Распределение исследователей по возрастным группам характеризует
состояние и воспроизводство научных кадров (Приложение 8). Возрастная
структура исследователей в 2018 г. выглядела следующим образом (рис. 15):
на долю исследователей в возрасте до 29 лет приходилось 18%; от 30 до 39
28
Федеральная служба государственной статистики. Раздел «Наука и инновации». [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/
science/#, свободный.
45
лет – 26%; от 40 до 49 лет –14%; 50–59 лет –17%; 60–69 лет –16% и от 70 лет
и старше – 9%
29
.
до 29 лет
(включительно)
18%
30-39 лет
26%
40-49 лет
14%
50-59 лет
17%
60-69 лет
16%
старше 70 лет
9%
Рисунок 15. Структура численности исследователей в России в 2018 г. по
возрасту
Следует отметить, что доля исследователей в возрасте до 29 лет
снизилась с 19,30% в 2011 г. до 18,45% в 2018 г., а от 30 до 39 лет выросла с
16,24% до 25,41%. Средний возраст исследователей в 2018 г. составил 46 лет
против 48 лет в 2011 г. Причиной омоложения исследователей могло
служить улучшение условий труда, поддержка со стороны государства и
бизнеса, повышение внимания к науке в стране, наблюдаемое в последние
годы. Привлечение молодых специалистов оказывает положительное
влияние на развитие науки и инновационной деятельности в долгосрочной
перспективе. Одной из важнейших задач, стоящих перед молодыми учеными,
является обеспечение преемственности знаний поколений.
29
Федеральная служба государственной статистики. Раздел «Наука и инновации». [Электронный ресурс]
Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/
science/#, свободный.
46
Проведем корреляционно-регрессионный численности исследователей.
В качестве факторов, оказывающих влияние на численность исследователей
будем использовать следующие:
- число организаций, выполнявших научные исследования и разработки
(Х1);
- численность персонала, занятого научными исследованиями и
разработками (Х2);
- финансирование науки из средств федерального бюджета (Х3);
- внутренние затраты на научные исследования и разработки (Х4).
Исходные данные для анализа приведены в таблице 2.
Таблица 2
Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа
динамики численности исследователей в России
Год
Y (численность
исследователей,
чел.)
X1 (число
организаций,
выполнявших
научные
исследования и
разработки)
X2 (численность
персонала,
занятого
научными
исследованиями
и разработками,
чел.)
X3
(финансирование
науки из средств
федерального
бюджета, млрд.
руб.)
Х4
(внутренние
затраты на
научные
исследования
и разработки,
млрд.руб.)
2011
368915
3492
736540
237,6
523,4
2012
374746
3682
735273
313,9
610,4
2013
372620
3566
726318
355,9
699,9
2014
369015
3605
727029
425,3
749,8
2015
373905
3604
732274
437,2
847,5
2016
379411
4175
738857
439,4
914,7
2017
370379
4032
722291
402,7
643,8
2018
359793
3944
707887
377,9
1019,2
1. Проводим выбор факторных признаков для построения регрессионной
модели. Для этого используем инструмент корреляции в EXCEL. Результаты
корреляционного анализа приведены в табл. 3.
Таблица 3
Результаты корреляционного анализа
Y (численность
исследователей,
чел.)
X1 (число
организаций,
выполнявших
научные
исследования
и разработки)
X2 (численность
персонала,
занятого
научными
исследованиями
и разработками,
чел.)
X3
(финансирование
науки из средств
федерального
бюджета, млрд.
руб.)
Х4 (внутренние
затраты на
научные
исследования и
разработки,
млрд.руб.)
47
Y (численность
исследователей,
чел.)
1
X1 (число
организаций,
выполнявших
научные
исследования и
разработки)
0,043305544
1
X2 (численность
персонала, занятого
научными
исследованиями и
разработками, чел.)
0,965463197
-0,083683045
1
X3
(финансирование
науки из средств
федерального
бюджета, млрд.
руб.)
0,152186916
0,29839471
0,139208346
1
Х4 (внутренние
затраты на научные
исследования и
разработки, млрд.
руб.)
-0,360769961
0,38501267
-0,363340569
0,469241495
1
Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции показывает, что на
зависимую переменную, т.е. численность исследователей в России
наибольшее влияние оказывают численность персонала, занятого научными
исследованиями и разработками (положительная связь) и внутренние затраты
на научные исследования и разработки (отрицательная связь). Таким
образом, для построения регрессионной модели выбираем параметры Х2 и
Х4.
2. Построим линейную модель регрессии с использованием инструмента
регрессия в Excel. Вывод итогов приведен ниже (табл.4)
Таблица 4
Регрессионная статистика
Множественный R
0,8745542
R-квадрат
0,764845049
Нормированный R-квадрат
0,670783069
Стандартная ошибка
3289,183087
Наблюдения
8
48
Таблица 5
Дисперсионный анализ
df
SS
MS
F
Значимость F
Регрессия
2
175940343,
1
87970171,5
4
8,13128796
9
0,026815464
Остаток
5
54093626,9
1
10818725,3
8
Итого
7
230033970
Таблица 6
Расчет ошибки
Коэффициент
ы
Стандартн
ая ошибка
t-
статистика
P-значение
Нижние
95%
Верхние 95%
Y-
пересечение
-35632,81248
105513,8125
-0,337707563
0,749300183
-306864,7023
235599,0773
Х2
0,54996891
0,140566372
3,912521185
0,011266378
0,188631546
0,911306274
Х4
8,233011192
8,462526676
0,97287861
0,375295569
-13,52060617
29,98662855
Согласно табл. 6 уравнение регрессии зависимости численности
исследователей в России выглядит следующим образом:
Y=-35632,81+0,55Х
2
+8,23Х
4
.
3. Характеристика построенной модели.
Линейный коэффициент множественной корреляции R=0,87, т.е. связь
между Y и факторами Хi можно оценить как высокая. Коэффициент
детерминации R
2
= 0,7648, то есть 76,48% вариации зависимой переменной
учтено в модели и обусловлено влиянием включенных факторов.
Вычислим средние коэффициенты эластичности по формуле:
Y
X
aЭ
j
jj
08.1
371098
728308
54.0
2
11
Y
X
aЭ
02.0
371098
09.751
23.8
4
22
Y
X
aЭ
Таким образом, при увеличении численность персонала, занятого
научными исследованиями и разработками на 1 % и неизменном размере
49
внутренних затрат на научные исследования и разработки численность
исследователей увеличится на 1,08%, а увеличение внутренних затрат на
научные исследования и разработки при неизменной численность персонала,
занятого научными исследованиями и разработками приведет к увеличению
численность исследователей на 0,02%.
Строим прогнозы результирующего показателя на 2 шага вперед на
основе приростов от фактически достигнутого уровня.
Средний абсолютный прирост Х
2
:
САП = -4093,29 чел.
Х
2р
(2019)= 707887-4093,29 *1= 703794 чел.
Х
2р
(2020)= 707887-4093,29 *2= 699700 чел.
Средний абсолютный прирост Х
4
:
САП = 70,83 млрд. руб.
Х
4р
(2019)= 1019,2+70,83*1=1090 млрд. руб.
Х
4р
(2020)= 1019,2+70,83*2=1161 млрд. руб.
Для получения прогнозных оценок динамики численности
исследователей в России по модели Y=-35632,81+0,55Х
2
+8,23Х
4
подставим в
нее найденные прогнозные значения факторов:
Y
р
(2018)= -35632,81+0,55*703794+8,23*1090
=360 406 чел.
Yр(2019)= -35632,81+0,55*699700+8,23*1161
=358 738 чел.
Графически построенная модель с прогнозными значениями
численности исследователей в России представлена на рисунке 16.
50
Рисунок 16. Модель изменения численности исследователей в России, чел.
Таким образом, при дальнейшем сохранении тенденции изменения
численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками
и уровня внутренних затрат на научные исследования и разработки
Численность исследователей в России продолжит сокращаться и к 2020 г.
составит около 358 738 чел. Ввиду этого возникает необходимость в работе
над увеличение численности исследователей в наукоемких регионах России.
В результате проведенного исследования отметим, что для роста
российской конкурентоспособности науки на мировой арене, требуется
решения целого ряда задач. Среди них особо следует выделить:
повышение качества подготовки кадрового потенциала науки с
высоким уровнем профессиональных компетенций;
повышение результативности деятельности организаций,
занимающихся НИР, в том числе за счет их реструктуризации;
активное вовлечение в процесс выполнения НИР организаций высшего
образования;
увеличение исследовательского потенциала по ключевым
направлениям;
обеспечение эффективной кооперации науки с потребностями
экономики;
51
снижение объемов проводимых исследований, у которых отсутствует
конкретное целевое назначение.
2.3 Анализ обеспечения государственного управления
инновационных процессов
Современная экономика страны находится под воздействием глубокого
финансового кризиса. Необходимость решения проблем развития российской
экономики повышают актуальность перехода России на инновационный путь
экономического развития. Среди самых перспективных инновационных
отраслей России выделяют программное обеспечение и интернет, медицину,
строительный бизнес, производство полупроводников. Самый высокий
уровень инновационной активности - на предприятиях, связанных с
использованием вычислительной техники и информационных технологий.
В современных условиях инновации - это предпосылки экономического
роста страны. Использование инноваций в производственных процессах во
многом определяют уровень и качество экономического роста.
Финансирование инновационного процесса, повышение
конкурентоспособности и прибыли производителей происходит благодаря
коммерциализации результатов исследований и разработок. Поэтому
деятельность инновационных предприятий, а именно трансформация идей в
технологически новые продукты, услуги или процессы, занимает особое
значение в экономике страны. За последние годы наблюдается снижение
уровня инновационной активности среди предприятий России (табл. 7).