автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Компьютерный анализ и управление инновационными проектами в научных организациях химической промышленности на основе бюджетного финансирования

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА Г Анализ инновационного финансирования научных организаций Российской Федерации.

Г Г Государственная инновационная политика в научной сфере и е финансовое обеспечение.

1.2. Анализ динамики инновационного потенциала научных организаций.

1.2.1. Анализ динамики финансирования научных организаций.

1.2.2. Анализ динамики кадровой составляющей в научном потенциале.

1.2.3. Анализ и математическое моделирование динамики подготовки научных кадров высшей квалификации.

1.3. Моделирование инновационного потенциала научных / / организаций на примере Государственных научных центров.

1.4. Основные направления государственной поддержки российской шуки.

ГЛАВА 2. Разработка компьютерной системы анализа и управления бюджетным финансированием научных организаций химической промышленности.

2.1. Разработка архитектуры компьютерной системы бюджетног финансирования.

2.2. Структура информационного обеспечения программного комплекса.

2.3. Алгоритм функционирования программного комплекса.

2.4. Анализ бюджетного финансирования инновационных проектов в научных организациях за период 1997-2000 гг.

2.5. Особенности программной реализации и решение

Проблемы-2000».

ГЛАВА 3. Разработка компьютерной системы поддержки принятия решения для анализа конкурсных инновационных проектов.м/

3.1. Теоретический анализ процедур принятия решения.

3.2. Применение факторных систем анализа проектов.

3.3. Разработка акторной системы анализа конкурсных инновационных проектов.,.

3.4. Алгоритм и математическая модель оценки конкурсных проектов.

3.4. Эксплуатация компьютерной системы анализа проектов на примере заявок, поданных на конкурс в 1999 г.

ГЛАВА 4. Экономико-математический анализ инновационного потенциала научных организаций химической промышленности.

4.1. Разработка компьютерной системы статистического мониторинга научных организаций.

4.2. Анализ кадрового потенциала.

4.2.1. Динамика изменения общей численности за период

Л 990-1999 гг.

4.2.2. Динамика изменения численности исследователей.

4.2.3. Анализ возрастного состава работников организаций.

4.2.4. Группировка научных организаций по численности.

4.3. Анализ научного потенциала.

4.3.1. Динамика научного потенциала по докторам наук.

4.3.2. Динамика научного потенциала по кандидатам наук.

4.3.4. Анализ динамики по специалистам высшей квалификации

4.3.5. Динамика подготовки специалистов высшей квалификации.

4.4. Анализ экономического потенциала.

4.4.1. Анализ общего объема выполненных работ.

4.4.2. Анализ динамики изменения средней выработки.

4.4.4. Анализ финансирования из федерального бюджета.

4.4.4. Анализ фонда оплаты труда (заработной платы).

4.5. Анализ уровня научных организаций химического комплекса для внедрения международных САЬ8-технологий.

4.5.1. Разработка многокритериальной математической модели.

4.5.2. Комплексный анализ научно-экономического потенциала

4.6. Разработка \\АеЬ-сайта «Системный анализ научных организаций химического комплекса».

ВЫВОДЫ.

Отраслевая химическая наука является основной движущей силой технического прогресса химического комплекса в целом. Кроме того, интеграция отраслевой науки и вузов с целью подготовки и переподготовки кадров -важный элемент высокого зфовня квалификации специалистов в научно-технической сфере. Однако, в 90-е годы, в связи с резким сокращением бюджетного финансирования и спадем промышленного производства, наиболее сильно пострадала именно отраслевая наука (даже в сравнении с академической и вузовской).

Тяжелая экономическая ситуация в отраслевой науке требует выборочного финансирования только наиболее перспективных и социально значимых инновационных проектов. Отсюда, существенно возрастает роль отраслевых органов управления (Минпромнауки России) при формировании государственного заказа - одного из главных инструментов инновационной политики в назЛных организациях химического комплекса.

Ввиду того, что бюджетные возможности поддержки назЛного потенциала сегодня весьма ограничены, выделяемые на эти цели средства должны быть использованы с максимальной эффективностью. Это означает, что необходим выбор только наиболее перспективных и социально значимых инновационных проектов, а исполнителями работ должны быть высококвалифицированные специалисты, отбор которых сегодня очень затруднен, так как многие, ранее головные научные организации утратили кадры, распались на мелкие предприятия, но одновременно формируются сильные научные коллективы, активно участвующие в решении научно-прикладных задач.

В современных условиях оптимальное бюджетное финансирование невозможно без применения компьютерных технологий, системного анализа, методов математического моделирования, теории принятия решений. При наличии множества компьютерных систем в различных областях экономики (бухгалтерский учет, банковское дело и т.д.) не существует программных продуктов, предназначенных управления бюджетным финансированием инновационных проектов.

В связи с вышеизложенным, задача разработки комплекса программ по государственному управлению инновационными проектами и определению инновационного потенциала научно-исследовательских организаций химической промышленности имеет актуальное значение [1-6].

Основные направления исследований по данной диссертационной работе выполнялись в соответствии с заданием конкурсного проекта Минпромнауки (Минэкономики) России № 140-1084-015БХ «Создание компьютерной системы для контроля и анализа поступления средств, направляемых па финансирование НИОКР». Работа выполнялась при частичной поддержке трансевропейского гранта ПЧТАЗ №971-30770.

Целью работы является разработка алгоритмического и программного обеспечения для экономико-математического анализа инновационного бюд

Результаты работы человека и программы (а в данном случае работа у них однозначно совместная) можно вывести на печать для дальнейшего анализа. При этом можно потребовать от системы их "прокомментировать". Комментарии заключаются в том, что программа указывает в распечатке на факторы в исходной информации, которые наиболее сильно (с ее точки зрения) повлияли на полученные результаты. Особенно это важно для разработок попавших по ранжиру в "самые лучшие" и "самые худшие".

Данная система была использована в 1999 г. при выборе наиболее перспективных проектов в микробиологической промыпшенности, предлагаемых к финансированию из средств федерального бюджета. Четыре проекта (см. рис.3.8), получивших наибольшую рейтинговую оценку, в настоящее время финансируются в рамках Федеральной целевой программы «Развитие промышленной биотехнологии и по направлению финансирования «НИОКР в интересах отрасли» (химическая промышленность).

В разработанной компьютерной системе максимально возможное количество критериев первого уровня равняется пяти, а количество соответствующих им критериев второго уровня может равняться шести. Таким образом, с помощью данной системы возможно проведение экспертизы инновационных проектов по тридцати показателям. В заключении хотелось отметить, что данная система является универсальной, так как дает возможность пользователю самому изменять критерии первого и второго уровня, их весовые коэффициенты, в зависимости от его потребностей.

При выборе перспективных инновационных проектов по разработанной методологии с наибольшие сложности возникли при определении уровня организации-разработчика. Так как бюджетные возможности поддержки научного потенциала сегодня весьма ограничены, выделяемые на эти цели средства должны быть использованы с максимальной эффективностью. Это означает, что исполнителями работ должны быть высококвалифицированные специалисты, отбор которых сегодня очень затруднен. Многие, ранее головные научные организации утратили кадры, распались на мелкие предприятия. Но одновременно формируются сильные научные коллективы, активно участвующие в решении научно-прикладных задач.

В связи с вышеизложенным появилась необходимость в проведении работ по экономико-математическому анализу деятельности научных организаций химической промышленности для определения их кадрового, научного и экономического потенциала как основы инновационной активности.

Глава 4. Экономико-математический анализ инновационного потенциала научных организаций химической промышленности.

Отраслевая наука, являясь значительной частью науки России, представляет собой национальное богатство, важнейший элемент культуры страны. Потери отраслевого научно-технического потенциала ведут к сокращению национального богатства России и их нельзя быстро скомпенсировать из-за большой инерционности передачи знаний от старшего поколения младшему. При рассмотрении проблем реформирования отраслевой науки России следует учитывать долгосрочные тенденции сокращения научного потенциала, вызванные экзогенными политическими и экономическими факторами. Этот процесс закончится, при оптимистических сценариях развития и оценках, не ранее 2010 года [92 .

В результате падения спроса на научную продукцию общее число организаций, выполняющих НИОКР, сократилось к 1998 г. более чем на 10%, проектных и конструкторских организаций стало меньше на 40% [93], что привело к снижению предложения инноваций и соответственно уменьшению конкурентоспособности отечественной промышленной продукции.

В настоящее время Институтом промышленного развития (Информэ-лектро) ведутся работы по анализу научно-технического потенциала отраопе-вых комплексов Российской Федерации на основе документов, поданных на государственную аккредитацию в 1998-1999 годах научными организациями гражданских и оборонных отраслей промышленности, курируемых Минпромнауки России [92].

Анализ научно-технического потенциала гражданских и оборонных отраслей промышленности был проведен в рамках выполнения постановления Правительства Российской Федерации от 11 октября 1997 г. № 1291 «О государственной аккредитации научных организаций» и приказа Минэкономики России от 23 января 1998 г. № 18 «Об организации в Минэкономики России работ по проведению государственной аккредитации научных организаций».

В результате выполненных работ создана информационная система «Отраслевая наука», в которой дана комплексная характеристика научных организаций отраслевых комплексов. В состав системы «Отраслевая наука» вошли информационно-поисковые базы данных «Аккредитация», «Отраслевая наука», «Реестр научных организаций» [17 .

База данных «Аккредитация» сформирована на основе данных, характеризующих научные организации, получившие свидетельство об аккредитации, как юридическое лицо, хозяйствующий объект, обладателя интеллектуальной собственности, производителя научно-технической продукции, а также на основе данных, определяющих уровень государственного и международного признания.

В базу данных «Отраслевая наука» включены данные, характеризующие организации, занимающиеся научной деятельностью, как юридическое лицо, хозяйствующий субъект, обладателя интеллектуальной собственности. производителя научно-технической продукции.

База данных «Реестр научных организаций» содержит данные о научных организациях, подавших документы на государственную аккредитацию, получивших представление на аккредитацию и/или получивших свидетельство о государственной аккредитации Миннауки России. Кроме того, в базу данных «Реестр научных организаций» заложены возможности информационного обеспечения и сопровождения конкурсного отбора проектов НИР и НИОКР.

По запросу пользователя базы данных позволяют получить необходимую информацию, обеспечивают первичную обработку собранных данных, структурирование информации о научно-техническом потенциале отраслевых комплексов, финансово-экономических показателях и квалификации научных работников и использования государственного имущества научных организаций. Электронная форма представления материалов в базе данных позволяет оформлять документы, необходимые для прохождения государственной аккредитации научных организаций.

В настоящее время в перечисленных базах данных содержатся сведения, характеризующие научно-техническую деятельность 340 организаций гражданских отраслей промышленности различной организационно-правовой формы и формы собственности. Из них 158 (46%) - организации государственного сектора (государственные унитарные предприятия, государственные учреждения и акционерные общества с более 50% государственным пакетом акций) и 182 (54%) организации иной формы собственности, что составляет 55% от общего количества назд1ных и проектных организаций гражданских отраслей промышленности [92'.

Свои базы данных научных организаций имеет и Российский фонд фундаментальных исследований [17].

Анализ научно-технического потенциала гражданских отраслей промышленности, находящихся в ведении Минэкономики России, за период 1995-1997 гг. проводился в работе [94].

В работе [92] дан сравнительный анализ характеристик научно-технического потенциала восьми отраслевых комплексов по результатам их государственной аккредитации 1998-1999 годов. В ведении комплекса химической и микробиологической промышленности находилось 124 научных организаций, в том числе 37 организаций с государственной, 30 - со смешанной и 59-с частной формой собственности. В 6 организациях со смешанной формой собственности государство имеет золотую акцию, в 3 - более 50% пакета акций, в 21 - менее 50%) пакета акций.

Доля среднесписочной численности работников комплекса химической и микробиологической промышленности в общей среднесписочной численности всех гражданских отраслевых комплексов составляет 29% (19% в организациях государственного сектора) и химическом и микробиологическом комплексе выполнено 27% общего объема всех работ [92Л

4.1. Разработка компьютерной системы статистического мониторинга научных организаций.

В рамках комплексов программ ведения договоров и анализа подаваемых на конкурс проектов была разработана подсистема статистического мониторинга научных организаций [4, 87], предназначенная для сбора и обработки информации о деятельности научных организаций химической промышленности. Программный комплекс статистического мониторинга написан с помощью системы управления базами данных Microsoft Visual FoxPro 5.

Visual FoxPro, с помощью которого разработана система, представляет собой принципиально новую версию СУБД Microsoft FoxPro, которая функционирует в среде Windows 3.1, Windows 95, 98, 2000, Windows NT и представляет собой полноценное 32-разрядное приложение. В Visual FoxPro предлагается новый стиль программирования, который приводит к качественному скачку в программировании на языке Visual FoxPro. Visual FoxPro является объектно-ориентированным, визуально-программируемым языком, управляемым по событиям и в полной мере и в полной мере соответствует новым требованиям, предъявляемым к современным средствам проектирования [52]. Visual FoxPro представляет собой законченный язык программирования, который профессиональные программисты используют для разработки приложений для сферы правительства и бизнеса [95].

Visual FoxPro является системой управления реляционными базами данных, которые в настоящее время являются наиболее распространенными и фактически стали промышленным стандартом.

Отличительной особенностью Visual FoxPro является совместимость с предыдущими версиями FoxPro, что позволяет достаточно просто перенести приложения, созданные ранее, в более привлекательную среду Windows 95.

Visual FoxPro использует средства Windows, с помощью которых приложения Visual FoxPro могут обмениваться данными с другими приложениями Windows. Visual FoxPro поддерживает доступ к наиболее популярным SQL-серверам баз данных - Microsoft SQL Server, Oracle, Informix и другим, используя стандарт ODBC.

В Visual FoxPro можно также использовать технологию OLE (Object Linking and Embedding - Связывание в внедрение объектов), которая, к примеру, позволяет в приложениях Visual FoxPro связать таблицу Microsoft Excel со своей формой. Если кто-то в таблицу Excel внесет изменения, то эти изменения автоматически будут отражены и в форме Visual FoxPro.

Для того, чтобы использовать программы, разработанными в среде Visual FoxPro, вовсе не обязательно иметь на компьютере Visual FoxPro, достаточно располагать только откомпилированной копией программы.

Главное окно программы статистического мониторинга представлено на рис. 4.1.1. В левой верхней части окна находится список анализируемых организаций. В нижней части экрана расположены кнопки главного меню:

• Изменить данные. Нажатие на данную кнопку меню позволяет изменить данные по выбранной организации;

• На печать. Подготовка и печать выходных форм;

• Добавить организацию. Занесение в базу новой организации, ее реквизитов и статистических данных по этой организации;

• Выход. Завершение работы с программой.

Основные показатели

Рис.4.1.1. Главное окно программы статистического мониторинга научных организаций.

Для этой подсистемы разработаны относительные обобщенные критерии оценки потенциального уровня научных организаций:

• доля федерального бюджета в общем объеме выполненных работ;

• выработка, определяемая как частное от деления выполненного объема работ на среднесписочную численность (объем работ, приходящийся на одного работника);

• средняя заработная плата, определяемая как частное от деления затрат на оплату труда (ФОТ) на среднесписочную численность.

После введения исходных данных по организации программа автоматически производит расчет приведенных показателей. Программа производит автоматическую сортировку организаций на государственные унитарные предприятия (ГУН) и акционерные общества (АО) и рассчитывает средние показатели для этих организаций. Данные расчета использовались в следующих главах для оценки потенциала научно-исследовательских организаций.

Результаты программного расчета можно распечатать на принтере. На рис.4.1.2. показано окно предварительного просмотра выходной печатной формы.

Констрдитор отчетов - 1ерог11.(1х - Страница 1 - Основные показатели

Ш 'Файл Правка Окно ' 2

Поедваоительный просмотр печати ЕВ *

1и„

41 ОСНОВНЫЕ ПОКйЭйТЕЛИ науАзных организаций хииичеокюго коиплекса Эа 1998 г.

Объем работ Числен- ФОТ Объем Доля

Название (тыс . руб.) ность (тыс. работ/ фед . организации Всего Б Т.Ч. ИЗ (чел./ руб.) числ. бкздж. фед. бкдж. (т.р./ (%) чел. )

НИШИ 59949.5 524.0 1035 15529.0 57.92 0.87

ОКБ нестанд. 59949.5 524.0 1035 96.6 57.92 0.87

ГНЦ РФ 58458.6 6835.4 927 6259.0 63.06 11. 69

АО тшп 18186.0 599.0 349 1880.0 52.11 3.29

ОАО НИИШ"Ч 16732.0 183.5 94 306.5 178.00 1.10

ОАО НИИ 16401.0 34.0 576 8664.0 28.47 0.21

ТамбовНИХИ 16230.0 5513.3 468 1361.3 34.68 33.97

ЗНТЮ 11382.4 5029.1 439 3580.1 25.93 44.18

АО НИИЭМИ 8387.4 989.4 325 2987.1 25.81 11:80

ГУП НИИР 6915.6 886.0 212 831.2 32.62 12 .81

ФГУП "ИРЕА" 6438.8 807.9 304 1536.0 21.18 12.55

Ма11т(0а1а11Ма1п1

1. запись •уучб

ЭксклюзиБйый дЬступ"

Рис.4.1.2. Окно предварительного просмотра выходных форм.

С помощью программы статистического мониторинга исследована научно-техническая деятельность 29 государственных и негосударственных научно-исследовательских организаций химического профиля по данным за 1990, 30 организаций по данным за 1995-1997 гг., 56 организаций - за 1998 г. и 25 организаций за 1999 г.

Анализ организаций за 1998 и 1999 г. проводился на основе статистических данных о выполнении научных исследований и разработок, представленных по форме 2-наука.

В табл.4.1.1. приведены данные о количестве анализируемых организаций по годам с разделением их по форме собственности.

1. Раздел «Экономический потенциал» отражает данные, приведенные в разделе 4.4. данной диссертации.122

2. В разделе «Ссылки» представлена информация о публикациях по анализу научных организаций и состоянию научно-исследовательской деятельности в Российской Федерации.

3. Информация во всех разделах представлена в виде таблиц, текста и в графической форме.

4. Tаким образом, сайт «Системный анализ научных организаций химического комплекса» представляет собой обобщенный источник информации о состоянии научно-исследовательской деятельности и потенциале научных организаций химической промышленности.

5. В дальнейшем планируется с помощью этого сайта наладить связь с научно-исследовательскими организациями посредством электронной почты и с помощью разработанных анкетных форм, в которые организациями будет вводиться вся необходимая информация.1. ВЫВОДЫ

6. Разработан информационно-аналитический Web-сайт «Системный анализ научных организаций химического комплекса» в сети Интернет.1. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

7. Бессарабов A.M. Афанасьев А.Н. Гафитулин М.Ю Сафонова Т.А. Анализ информационных сетей для управления финансированием инновационных проектов в химической и нефтехимической промышленности // Химическая промышленность. 1999. - №1. - С. 55-59.

8. Рябенко E.A., Куликов И.И., Бессарабов A.M., Трефилов А.В., Авсеев

9. B. В., Родина Г.Л. Информационно-поисковая система финансирования научно-исследовательских работ на предприятиях химической и нефтехимической промышленности // Химическая промышленность. 1995. - №5-6. - С.55-59.

10. Бессарабов A.M., Дорохов И.Н., Кафаров ВВ. Системный анализ при синтезе оптимальных производств высокочистых твердофазных вешеств на примере оксидных материалов // Теоретические основы химической технологии. 1989. - Т.23. - №3. - С.421-424.

11. Фридлянов B.H., Остапюк С.Ф., Степанов Р.Ф., Некрасов P.M. Основные положения и принципы Межгосударственной инновационной политики государств участников Содружества Независимых государств // Конкурс. -2001.-№2.-С.14-30.

12. Федеральный закон об инновационной деятельности и государственной инновационной политике // Конкурс. 1999. - № 2-3. - С.64-67

13. Кожевникова., Дедова И. Государственная инновационная политика и ее финансовое обеспечение // Экономист. 1998. - № 11-12. - С.87-94.

14. Рябенко Е.А., Гришаев И.Г., Бессарабов А.М, Куликов И.И., Трефилов А.В., Авсеев В.В., Алексеева О.В. Анализ перспективности химико-технологических разработок // Теоретические основы химической технологии. 1995. - Т.29. - № 6. - С.575-579.

15. Фридлянов В.Н. Реформирование научно-технического комплекса Министерства экономики Российской Федерации // Конкурс. 1998. - № 3.1. C. 2-8.

16. Бюджетные деньги по конкурсу // Конкурс. - 1998. - № 1. - С.3-4.

17. Юнь. О.М. Опыт венчурного предпринимательства в Великобритании //Конкурс.-№ 3. 1998. - С.35-42.

18. Ы.Фридлянов В.Н., Репин И.В. Инновационная политика Российской Федерации на 2000-2005 годы // Конкурс, 2000, № 2. С. 18-28.

19. БерДашкевич А.П. Некоторые проблемы инновационной деятельности в России//Конкурс. 1999.-№ 2-3. - С.73-80.

20. Цыганов CA. Фундаментальные исследования и инновации // Конкурс. 1 998.-№ 3. - С.43-46.

21. П.Алфимов М.В., Цыганов CA. От научной идеи до практического результата // Конкурс. 2001. - № 2. - С.53-64.

22. Куликов И.И. Стратегия развития химической и нефтехимической промышленности на период до 2005 года // Конкурс. 2000. - № 2. - С.29-39.

23. План действий Правительства Российской Федерации в области социальной политики и модернизации экономики на 2000-2001 годы // Конкурс. -2000. №3.-0.14-15.

24. Горин A.A., Миндэли Л.Э., Пиния Л.К. Государственное финансирование исследований и разработок в условиях переходной экономики. М.: ЦИСН, 1998.-59 с.

25. Наука России в цифрах: статистический сборник. М.: ЦИСН, 1999.92 с.

26. Варшавский А.Е. Социально-экономические проблемы российской науки: долгосрочные аспекты развития // Экономист. 1998. - № 11-12. - С.67-86.

27. Васильев М.Г. Разработка и обоснование основных направлений структурной перестройки химической и нефтехимической промышленности // Дисс. в виде научного доклада на соиск. уч. степ. докт. экон. наук. М.: ОАО «НИИТЭХИМ», 1999. - 80 с.

28. Леонтьев В.Ф. Роль инновационных технологий в обеспечении качества и конкурентоспособности продукции//Проблемы прогнозирования. -2001. -№1.-0.136-147.

29. Клебанер В. К оценке реальных масштабов сокращения затрат на исследования и разработки в России в 1991-1995 гг. // Наука России: показатели, долгосрочные тенденции, сохранение и стимулирование развития. М.: 1997. -С.57-72.

30. Матвеев А.Т. На задворках НТП // Экономика и жизнь. апрель 1999 г. №17.-С.З.

31. Матвеев А.Т. Научными кадрами не рискуют //Экономика и жизнь. -апрель 1999.-№17.-С.3 1

32. Dezhina Г, Graham L. Science and higher education in Russia // Science. -12 November 1999. Vol. 286. - P.1303-1304.

33. Кресс В., Грачев В. Научно-образовательный потенциал как фактор экономического развития // Экономист. 2000. - № 3. - С.33-37.31 .Кушлик В. Задачи экономического роста // Экономист. 2001. - № 1. -С.3-10.

34. Малаха И.Н., Ушкалов И.К. "Дренаж" интеллектуального потенциала // НГ-наука, 1998, апрель С.З.

35. Стрепетова М.П. Утечка умов и интеллектуальный потенциал России // Проблемы прогнозирования. 1997. - № 1. - С.73-83.

36. Иконников О. Растрата умов российских ученых // НГ-наука, 1999, февраль. С.З.

37. ЗЗ.Лиухто К. Влияние размера, возраста и отраслевой принадлежности предприятия на его эффективность // Вопросы экономики. 2000. - № 1. -С.120-136.

38. Мустафин А.Т, Кантарбаева А.К. О распределении фирм по размерам // Экономика и математические методы. 2000. - Т.36. № 3. - С. 105-112.

39. Мамаев В.Л., Терехов А.И. Воспроизводство научных кадров высшей квалификации в современных условиях // Проблемы прогнозирования. 1997. -№3.-С.95-104.

40. Варшавский Л.Е. Прогнозирование динамики кадровой составляющей научного потенциала России // Экономика и математические методы. 1999.-Т.ЗЗ.Вьш.Г -С.43-55.

41. Кундина Н.В., Кононов В.Г., Ремизова Н.Ю. Деятельность государственных на5Д1ных центров Российской Федерации и их кадровый потенциал // Конкурс. 2000. - № 4. - С.49-55.

42. Киселева В.В., Кузнецова Т.Е. Государственные научные центры: структурные преобразования // Проблемы прогнозирования. 1997. - №4. -С.111-123.41 .Косынкин А.Н. Самый бесценный ресурс // НГ- наука. № 5, май 1998.-С.2.

43. Новосельский В. Перспективы развития экономики в условиях глобализации и научно-технического прогресса // Экономист. 2000. - 10. - С.3-9.

44. Савинская М.Э. Причины спада и предпосылки возрождения химического комплекса России // Проблемы прогнозирования. 2000. - № 3. - С.34-43.

45. Бессарабов A.M. Прогнозирование финансирования научно-исследовательских проектов в химической и нефтехимической промышленности // "Математические методы в химии и химической технологии" (ММХ-10): Тез. докл. 10-й Межд. конф. Тула, 1996. - С.133.

46. Рябенко Е.А., Бессарабов A.M., Сафонова Т.А. Анализ финансирования инноваций в химической промышленности // 16 Менделеевский съезд по общей и прикладной химии: Тез. докл. Санкт-Петербург, 1998. - Т.1. - С.421.

47. Каратыгин С.А., Тихонов А.Ф., Тихонова Л.Н. Работа в Visual FoxPro на примерах. М.: БИНОМ, 1996. - 512 с.

48. Bennet R. The Y2K problem // Science. 16 april 1999. - Vol. 284. -P.438-439.

49. Методические рекомендации по решению «Проблемы 2000» // Конкурс. 1 9 9 9 . - № 1. - С.42-49.

50. Уланов В.Л., Макаренко М.В. Исследование факторов экономической конъюнктуры на рынках химической и нефтеперерабатывающей продукции // Химическая промышленность. 1994. - №1. - С.60-64.

51. Богачев Ю.С., Остапюк С.Ф., Руднев Ю.А., Саприцкий Э.Б. Модели принятия решений по оценке эффективности пакета инновационных проектов //Конкурс. 1999.-№ 4.-С.38-48.

52. Шапиро В.Д. и др. Управление проектами. СПб.: «ДваТри», 1996.610 с.

53. Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1996. - 432 с.

54. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов: Пер. с англ. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 631 с.

55. Теория выбора и принятия решений: Учебное пособие. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. - 328 с.

56. Березовский Б.А., Гнедин A.B. Задача наилучшего выбора. М.: Наука, 1984.- 196 с.

57. Дорохов И.Н., Кафаров Вяч.В. Системный анализ процессов химической технологии. Экспертные системы для совершенствования промышленных процессов. М.: Наука, 1989. - 376 с.

58. Леонтьев В.И. Межотраслевая экономика. / Под ред. А.Г.Гранберга. -М.: Экономика, 1997,-471 с.

59. Багриновский К.А., Логвинец В.В. Интеллектуальная система в отраслевом планировании. / Отв. Ред. В.Н.Буркова М.: Наука, 1998. - 136 с.

60. Федоренко H.H. Оптимизация экономики: некоторые вопросы использования экономико-математических методов в народном хозяйстве. М.: Наука, 1997.-287 с.

61. Борисов А.Н., Виллюмс Э.Р., Сукур Я Я. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ. Рига: Зинатне, 1986. - 195 с.

62. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные соответствующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990. - 272 с.

63. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений. М.: Наука, 1989.-320 с.

64. Рябенко Е.А., Бессарабов A.M., Трефилов A.B., Авсеев В.В. Анализ перспективности разработок в технологии высокочистых веществ // 10-я конф. по химии высокочистых веществ: Тез. докл. Н.Новгород, 1995. - С.35-36.

65. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-219 с.

66. Шершульский В.М. Российский рынок систем поддержки принятия решений // Computer World. 1994. - №18. - С.54-60.

67. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. М.: Машиностроение, 1990.-342 с.

68. Багриновский К.А., Яковец Т.Ю. О применении интеллектуальной системы для отбора приоритетных направлений научно-технического прогресса // Экономика и математические методы. 1991. - Т. 27. - №3. - С.927-930.132