Наука и её роль в развитии общественного производства

К участникам инновационного процесса относятся, прежде всего, частные предприятия (национальные компании), университеты, лаборатории, научно-исследовательские институты, а также люди, работающие в этих организациях. Взаимодействие участников может выливаться в совместные исследования, обмен информацией и работниками, кросс-патентование, коллективную закупку оборудования и другие виды совместной деятельности.

Для определения национальной инновационной системы необходимо, прежде всего, определить источники инноваций. Инновации можно отнести к двум основным типам:

1. Импорт существующих  технологий и знаний из-за рубежа, их адаптация к местным условиям и использование с учетом особенностей национальной экономики;

2. Создание знаний  и технологий, новых не только  для национальной системы, но и на глобальном уровне.

В свою очередь первый тип инноваций имеет в качестве источников:

- импорт капитала, товаров,  услуг и технологий;

- создание продуктов  и услуг на территории страны  иностранными инвесторами в филиалах и дочерних предприятиях ТНК;

- копирование или обратный  инжиниринг импортированных товаров  и услуг;

- технологические разработки  национальных и зарубежных компаний, не все из которых основаны на официальных НИОКР.

В соответствии с преобладающим  типом инноваций государство  строит свою инновационную стратегию. Страны с большой «критической массой» НИОКР или приближающиеся к ним своей стратегической целью имеют сохранение высокого уровня инновационного развития. Для этого необходимо поддерживать высокий уровень инвестиций в инновации, повышать эффективность системы лицензирования, развивать взаимодействие между предпринимателями, национальными компаниями, университетами, научно-исследовательскими институтами, лабораториями. Задача государства при такой стратегии – стимулирование участия частного сектора в проведении и финансировании НИОКР и сосредоточение усилий на коммерчески эффективных исследованиях и исследованиях, имеющих стратегическое значение для экономики и обеспечивающих оборонную и экономическую безопасность страны, а также развитие научных «инкубаторов», технологических парков и инновационных кластеров.

Информационная составляющая в научном комплексе играет особую роль. Высокий динамизм развертывающихся с начала 80-х годов в обществе процессов, обусловленных зрелой стадией научно-технической революции и наступлением эпохи информационно-коммуникационной революции, определяет более высокие требования к качеству и темпам обновления научных знаний. Человеческая цивилизация вступает в такую стадию своего существования, которую можно назвать информационной стадией развития.

В основу нового научного знания, адекватно выражающего современные  особенности общественного развития, должен быть положен информационный принцип. Главной общенаучной категорией, выполняющей функцию базисного понятия в ведущих отраслях современного научного знания, становится информация. Подтверждением этого служит формирование таких принципиально новых представлений и понятий современной научной мысли, как информационное общество, информационные технологии, информационные потребности и ресурсы, информационные услуги и продукты, информационная экономика, информатизация, охватившая практически все отрасли и сферы жизни общества.

Наиболее важной проблемой  информации в сфере науки является широкое использование принципа обратной связи между потребителями  информации и элементами системы, осуществляющей ее выдачу (изучение информационных потребностей), объединение функций научно-технической информации и планового регулирования. При этом органы информации не просто констатируют и передают ее, часто без конкретного адреса, а изучают новые идеи и решения, предварительно анализируют и выбирают направления развития, составляют программу действий, анализируют состояние связанных с этой программой элементов производства, подготавливают предложения о заданиях соответствующим службам.

Исходя из вышесказанного, можно сделать вывод, что национальный научный потенциал это показатель научно-технического развития страны, описывающий людские ресурсы, основные фонды, систему финансирования и результаты деятельности научной системы

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Методы и модели прогнозирования научно-технического прогресса

2.1 Уровни и объекты моделирования научно-технического развития РФ

Научно-технический прогресс протекает в рамках инновационного цикла, то есть процесса создания, освоения, использования и устаревания нововведений. Инновационный цикл состоит из ряда стадий: фундаментальные и поисковые исследования; прикладные исследования; технико-экономические разработки; опытное производство; подготовка производства; серийное производство; эксплуатация и устаревание нововведений.

Каждая стадия характеризуется  специфическим объемом задач, особым подходом к их решению, определенным составом и уровнем подготовки и квалификации участников, набором определенных средств и предметов труда, материальными и финансовыми ресурсами, различными организационными формами объединения исполнителей и управления их деятельностью. Специфика стадий определяет характер, структуру целей и задач прогнозирования и выбор методов их решения.

Фундаментальные и поисковые  исследования направлены на открытие неизвестных ранее законов природы, общества и человеческого мышления, предполагают выявление, изучение и систематизацию объективных явлений и закономерностей развития естественно-научных и общественных процессов.

Прикладные исследования включают изучение технической возможности, социально-экономической эффективности и путей практического использования результатов фундаментальных и поисковых исследований в конкретной области (отрасли).

Технико-экономические  разработки предусматривают выбор наиболее перспективных конструкторских, технологических, проектных и экономических разработок, позволяющих обеспечить создание новых или усовершенствованных изделий, сооружений, процессов и систем управления, существенно влияющих на рост производительности труда, сокращение расхода материалов на единицу продукции, рациональное использование природных ресурсов.

Опытное производство включает изготовление первых образцов изделий  или их оригинальных узлов с целью  испытания их качества и соответствия техническому заданию.

Подготовка производства включает выбор и обоснование  наиболее важных объектов реконструкции и строительства предприятий производственной и непроизводственной сферы, распределение трудовых и материальных ресурсов, обеспечение инвестиций, определение путей наиболее быстрого сооружения новых предприятий и реконструкции действующих.

Серийное производство предполагает внедрение новой техники, технологий, материалов, существенно увеличивающих производительность труда во всех отраслях экономики, повышение эффективности производства за счет экономии материалов, энергии, лучшей организации труда, использования основных фондов, повышения качества выпускаемой продукции.

На стадии эксплуатации новая техника поступает в  производственное или личное потребление. После морального и физического устаревания изделия снимаются с серийного производства и эксплуатации, тем самым завершается жизненный цикл нововведения. Современные условия НТП существенно сокращают не только время цикла “исследование – разработки”, но и время всего жизненного цикла нововведения. Вместе  с тем ограничение материальных, финансовых, сырьевых ресурсов выдвигает задачу увеличения сроков эксплуатации созданных средств производства.

Анализ задач, решаемых на стадиях инновационного цикла, выявил их большое разнообразие. Они отличаются не только целями, но и характером показателей результатов деятельности. Из анализа задач можно установить, что формализация, структуризация и возможность математического моделирования соответствующих процессов возрастают от первой к последеней стадии.              В том же направлении повышается определенность принятия решения по внедрению разрабатываемого нововведения. Вместе с тем, следует иметь ввиду, что при выборе методов прогнозирования важным моментом является глубина упреждения прогноза. Если прогнозируемый процесс можно представить эволюционным, без скачков, то применение статистических и формализованных методов оправдано. Если в прогнозируемом процессе возможно появление скачков, то необходимо применять методы экспертных оценок для определения скачка и оценки времени его осуществления, а на участках эволюционного процесса следует применять статистические или другие формализованные методы.

Прогнозирование фундаментальных  и прикладных исследований производят путем применения системного анализа и синтеза, метода экспертных оценок, написания сценариев, построения “дерева целей”. Это позволяет провести структуризацию проблем, найти целесообразную последовательность решений, получить варианты количественных оценок, выбрать лучшее направление исследований.

При прогнозировании  на стадии технико-экономических разработок применяются методы межотраслевого баланса, “затраты – выпуск” и др. Прогноз экономических и технических показателей новой продукции производится на основе применения комбинации методов экстраполяции, анализа патентной документации и научно-технической информации, метода экспертных оценок.

При прогнозировании  на стадиях опытного производства, подготовки производства, серийного производства и эксплуатации применяют методы экспертных оценок, факторного анализа, имитационные методы. Особое место в прогнозах занимает система укрупненных балансовых расчетов.

 

 

 

 

 

 

2.2 Сетевой метод и метод экспертных оценок в моделировании

Изучению особенностей и возможностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются:

1) проблемы формирования экспертных групп, включая требования к экспертам, размеры группы, вопросы тренировки

экспертов, оценки их компетентности;

2) формы экспертного  опроса (разного рода анкетирования,  интервью, смешанные формы опроса) и методики организации опроса (в том числе методики анкетирования, мозговая атака, деловые игры и т.п.);

3) подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные  виды упорядочения, в том числе  методы предпочтений, попарных сравнений  и др.);

4) методы обработки  экспертных оценок;

5) способы определения  согласованности мнений экспертов,  достоверности экспертных оценок (в том числе статистические  методы оценки дисперсии, оценки  вероятности для заданного диапазона  изменений оценок, оценки ранговой корреляции Кендалла, Спирмена, коэффициента конкордации и т.п.) и методы повышения согласованности оценок путём соответствующих способов обработки результатов экспертного опроса.

Сетевые методы - прикладное направление, возникшее в развитие

теории графов и получившее широкое распространение в 60-е гг. XX в. Этим термином объединяют прикладные теории - PERT (Program Evaluation and Review Technique - Методика оценки и контроля программ  и СПУ сетевого планирования и управления). В 60-70-е гг. XX в. теория сетевого планирования и управления широко применялась в нашей стране. Однако позднее к этой теории стали относиться сдержаннее, что объясняется рядом недостатков СПУ. Во-первых, СПУ первоначально была ориентирована на анализ только одного класса графов - направленных (не имеющих обратных связей, т.е. циклов, петель; такие требования содержались в руководящих материалах по формированию сетевых планов предприятий).

И во-вторых, что наиболее существенно и неустранимо, при  формировании сетевых планов необходимо участие высококвалифицированных

специалистов, хорошо знающих процессы в системе (эту работу нельзя поручить техническим работникам, которые полезны лишь при оформлении сетевых графиков и обработке результатов оценки). При этом по результатам исследования оказалось, что доля «ручного» труда ЛПР при разработке

сетевого графика составляет, по оценкам специалистов, до 95% от общих  затрат времени на анализ ситуаций и процессов.

Эти недостатки явились  одной из причин того, что впоследствии теория СПУ сохранилась только для планирования однонаправленных производственных процессов типа конвейерных и т.п. Однако привлекательность применения графических методов привела к тому, что для отображения различных ситуаций, не подчиняющихся ограничениям однонаправленности графа, был предложен термин сетевое моделирование (см.), снимающий требование однонаправленности. Позднее возник ряд методов статистического сетевого моделирования с использованием вероятностных оценок графов.

Для снижения доли «ручного»  труда полезно сочетать графические  представления с лингвистическими и семиотическими, разрабатывая языки автоматизации формирования сетевой модели. На основе такого сочетания методов возникли новые направления - структурно-лингвистическое моделирование, графо-семиотическое моделирование и т.п.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Заключение

Наука это область  человеческой деятельности, в которой  создается интеллектуальная продукция в форме получения новых знаний об объектах материального мира. В современном обществе наука является важным компонентом общественного развития и сама рассматривается как производительная сила общества.

Развитие науки как  производительной силы общества, а, следовательно, и ее влияние на экономический  рост происходит не равномерно, развитие происходит волнами. Волны ведут к становлению технологических укладов. Современное общество находиться в повышательной фазе пятой волны, которая формирует пятый технологический уклад, основанный на информационных и коммуникационных технологий.

Эффективность функционирования научного потенциала определяет качество научной деятельности в государстве. Само государство воздействует на науку в стране посредством научно – технической политики. Данная политика государства крайне важна для развития национальной экономики.

На протяжении истории  России наука являлась одним из главных  факторов повышения престижа страны, его военного могущества и роста благосостояния государства. Однако развитие науки в стране происходило не равномерно, наука России знала и подъемы и падения. Последний крупный скачек в своем развитии получила во времена СССР, в это время был создан мощный научный потенциал в различных областях знаний, в первую очередь химии, физике, математике. Был создан мощный кадровый потенциал и материально-техническая база науки. Научные достижения позволили государству совершить резкий скачок в развитии ракетостроения, атомной энергетике, оборонной промышленности.